从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略

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文章目录

  • 从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略
    • 1. 模型压缩的背景与挑战
    • 2. 模型压缩与加速技术
      • 2.1 剪枝(Pruning)
        • 2.1.1 剪枝的基本原理
        • 2.1.2 剪枝的代码示例
        • 2.1.3 剪枝的挑战
      • 2.2 量化(Quantization)
        • 2.2.1 量化的基本原理
        • 2.2.2 量化的代码示例
        • 2.2.3 量化的挑战
      • 2.3 知识蒸馏(Knowledge Distillation)
        • 2.3.1 知识蒸馏的基本原理
        • 2.3.2 知识蒸馏的代码示例
        • 2.3.3 知识蒸馏的挑战
    • 3. 硬件加速与模型优化
      • 3.1 利用GPU/TPU加速
        • 3.1.1 利用GPU加速
        • 3.1.2 利用TPU加速
        • 3.1.3 硬件加速的挑战
      • 3.2 模型优化与计算图优化
        • 3.2.1 张量重排与合并
        • 3.2.2 层融合与操作合并
        • 3.2.3 TensorRT与ONNX优化
        • 3.2.4 计算图优化的挑战
    • 4. 未来发展方向
      • 4.1 自动化模型压缩与加速
      • 4.2 跨平台优化
      • 4.3 边缘计算与部署
      • 4.4 新型硬件架构
    • 5. 结语

从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略

随着深度学习技术的快速发展,深度神经网络(DNN)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的表现已经

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