爱编程的小懒
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第十一天：PaddleSlim模型压缩实践

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第十一天：PaddleSlim模型压缩实践

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小模型的好处
•运行时显存/内存占用变小
•计算量减少、延时变小、QPS增大
•可以移动端及嵌入式端部署
怎么产出好用的小模型
•将模型的参数量变少
•将小模型的精度提高
•将模型的计算量减少
•设计更高效的网络结构
第十一天：PaddleSlim模型压缩实践_第1张图片
第十一天：PaddleSlim模型压缩实践_第2张图片
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搜索策略对搜索的模型进行约束

第十一天：PaddleSlim模型压缩实践_第10张图片
第十一天：PaddleSlim模型压缩实践_第11张图片
作业 ：通道卷积裁剪
目标：先计算敏感度，依据敏感度剪裁模型
•敏感度的意义：得到敏感度信息后，可以通过敏感度确定每层卷积的剪裁率。
•怎么确定敏感度
每个卷积层的敏感度信息统计方法为：依次剪掉当前卷积层不同比例的输出通道数，在测试集上计算剪裁后的精度损失。

第十一天：PaddleSlim模型压缩实践_第12张图片
中间部分为裁剪后的网络，第三部分表示可以跟正常的网络一样去训练
在这里插入图片描述
导入paddleslim包
在这里插入图片描述
调用接口，构建模型
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定义数据
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第十一天：PaddleSlim模型压缩实践_第15张图片

训练模型
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确定哪一部分参数进行裁剪
在这里插入图片描述
将上述的卷积的参数进行裁剪除了指定待分析的卷积层参数，我们还可以指定敏感度分析的粒度和范围，即单个卷积层参数分别被剪裁掉的比例。为了得到更精确的敏感度信息，我可以适当调小pruned_ratios的粒度，比如：[0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4]pruned_ratios的粒度越小，计算敏感度的速度越慢。
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利用slim的接口将其存进来s-0就是敏感度信息
在这里插入图片描述
最后计算出剪裁率
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输出一个裁剪前后的对比
第十一天：PaddleSlim模型压缩实践_第19张图片
训练裁剪之后的模型
最后使用paddlelite部署模型

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