对于IT运维人员来说，和命令打交道是必不可少的事情，拥有一个好用的CMD命令行工具，对提升效率是非常有必要的，今天给大家分享Windows常用的命令行客户端，希望对大家能有所帮助！ 1、PowerShell PowerShell 是一个由微软开发的命令行工具，用于在 Windows 系统上执行命令和运…

ConEmu 安装，使用与配置 下载特点快捷键配置1.字体设置2.隐藏窗口标题、显示右上角菜单 (Ctrl ~ 隐藏/显示terminal)3.设置背景图片4.避免误操作,关闭/新建时确认5.设置git bash默认启动位置6.主题配置7.注册conemu到右键菜单8.快捷键 查看与设置 使用 很久前后台同…

环境 python 3.9numpy 1.24.1pytorch 2.0.0+cu117一、修剪标准 基于权重大小的修剪标准： 一个非常直观且令人惊讶的有效标准是修剪绝对值（或“大小”）最小的权重。事实上，在权重衰减的约束下，那些对函数没有显着贡献的神经元预计在训练期间会缩小幅度。 一种直接的方法…

环境 python 3.9numpy 1.24.1pytorch 2.0.0+cu117非结构剪枝 特点 1.简单，将满足某些田间的 weight 置为0即可 2.pytorch容易访问所有参数（weight） 3.最精细化 类型 1.细粒度剪枝(fine-grained) …

原文：torch-pruning PyPI Torch-Pruning (TP) is designed for structural pruning, facilating the following features: General-purpose Pruning Toolkit: TP enables structural pruning for a wide range of deep neural networks, including Large Languag…

Abstract 之前的研究工作都是基于"较小范数不重要"的准则上裁剪神经网络中具有较小范数的卷积核.在这篇论文中,我们分析了基于范数准则并指出该准则的有效性依赖于两个要求,但这两个要求很少同时得到满足.第一,卷积核的范数值分布偏差必须大,即方差大;第二,卷积核中…

论文：Structured Pruning for Deep Neural Networks with Adaptive Pruning Rate Derivation Based on Connection Sensitivity and Loss Function 基于连接敏感性和损失函数的能够自适应推导剪枝率的深度神经网络结构化剪枝 论文地址：DOI: 10.12720/J…

Abstract 神经网络的广泛应用伴随着计算量的增加和参数存储成本. 最近的研究工作在不损害原来准确度的基础上,通过剪枝和压缩不同层间的权重进行网络压缩. 然而,基于幅值的剪枝(magnitude-based pruning)仅能够减少全连接层的参数,而由于修剪网络中的不规则稀疏性,可能无法充分…

1. 概述 这篇文章中给出了一种叫作SFP（Soft Filter Pruning），它具有如下两点优点： 1）Larger model capacity。相比直接剪裁掉网络中的filters，再在这个基础上finetune，这篇论文中的方法将其保留，这为优化网络的表达以及任务能力提供了更多空间。 2）Less dependence o…

1. 概述 这篇文章提出了一种基于LASSO回归的通道选择和最小二乘重构的迭代两步算法，有效地对每一层进行修剪。并进一步将其推广到多层和多分枝的场景下。论文中的方法能够减少累积误差并且提升对于不同结构的适应性。该方法在VGG-16数据集上实现了5倍加速并且只有0.3%误差提升…

LAYER-ADAPTIVE SPARSITY FOR THE MAGNITUDE-BASED PRUNING 基于幅度的剪枝的层自适应稀疏性 ABSTRACT Recent discoveries on neural network pruning reveal that, with a carefully chosen layerwise sparsity, a simple magnitude-based pruning achieves state-of-the-a…

今天有点时间就想着之前遗留的一个问题正好拿过来做一下看看，主要的目的就是想要对训练好的目标检测模型进行剪枝处理，这里就以茶叶嫩芽检测数据场景为例了，在我前面的博文中已经有过相关的实践介绍了，感兴趣的话可以自行移步阅读…

torch_pruning库介绍 在结构修剪中，**Group被定义为深度网络中最小的可移除单元。**每个组由多个相互依赖的层组成，需要同时修剪这些层以保持最终结构的完整性。然而，深度网络通常表现出层与层之间错综复杂的依赖关系，这对结构修剪…

论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.08710 ABSTRACT The success of CNNs in various applications is accompanied by a significant increase in the computation and parameter storage costs. Recent efforts toward reducing these overheads involve prun…

Vision Transformer Pruning简记 文章目录 Vision Transformer Pruning简记参考剪枝流程剪什么？怎么剪？回顾Transformer那么剪哪里？那么怎么剪？ 实验部分作者的总结思考 参考 VIT 剪枝流程 稀疏正则训练剪枝，减去不…

torch-pruning库是一个开源的模型剪枝库，yolov8是是一个2年前较为先进的目标检测模型。在torch-pruning库中有很多模型剪枝案例，本文以yolov8剪枝代码为案例进行分析，代码路径在torch-pruning项目下examples\yolov8\yolov8_pruning.py。 本博…

论文阅读笔记：DepGraph: Towards Any Structural Pruning 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 分组4.2 依赖图4.3 网络分解4.4 依赖建模4.4 组级剪枝 5 效果 论文：https://arxiv.org/pdf/2301.12900 代码：https://github.com/VainF/Torch-Prunin…

Network Sparsification (Pruning) 文章目录 Network Sparsification (Pruning)0 鼻祖论文1 基于度量标准的剪枝1.1 ChannelsFilter pruningWeight pruning 1.2 Neuron 2 基于重建误差的剪枝3 基于稀疏训练的剪枝4 Random and Rethinking5 Others and searching prunings Thank…

参考代码：无 1. 概述 导读：这篇文章提出了一种channel剪枝的算法，在网络中通过嵌入SPM（Saliency-and-Pruning Module ）模块得到卷积过程中重要的channel，之后通过一个阈值得到一个二值标志序列，之后通过将其中为0的位置“置0”从而达到网络剪枝的目的。CNN中重要的chan…

项目地址：https://github.com/VainF/Torch-Pruning Torch-Pruning 是一个专用于torch的模型剪枝库，其基于DepGraph 技术分析出模型layer中的依赖关系。DepGraph 与现有的修剪方法（如 Magnitude Pruning 或 Taylor Pruning）相结合…