一，前言1.1，模型剪枝定义二，深度神经网络的稀疏性2.1，权重稀疏2.2，激活稀疏2.3，梯度稀疏2.4，小结三，结构化稀疏3.1，结构化稀疏分类3.1.1，Channel/Filter剪枝3.1.2，阶段级别剪枝3.2，结构化稀疏与非结构化稀疏比较参考资料一，前言学术界的SOTA模型在落地部署到工业界应用到过程中，通常是要面临着低延迟（Latency）、高吞吐（Throughpout）、高效率（Efficiency）挑战的。而模型压缩算法可以将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型，从而减少对硬件的存储、带宽和计算需求，以达到加速模型推理和落地的目的。近年来主流的模型压缩方法包括
一，前言1.1，模型剪枝定义二，深度神经网络的稀疏性2.1，权重稀疏2.2，激活稀疏2.3，梯度稀疏2.4，小结三，结构化稀疏3.1，结构化稀疏分类3.1.1，Channel/Filter剪枝3.1.2，阶段级别剪枝3.2，结构化稀疏与非结构化稀疏比较参考资料一，前言学术界的SOTA模型在落地部署到工业界应用到过程中，通常是要面临着低延迟（Latency）、高吞吐（Throughpout）、高效率（Efficiency）挑战的。而模型压缩算法可以将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型，从而减少对硬件的存储、带宽和计算需求，以达到加速模型推理和落地的目的。近年来主流的模型压缩方法包括
一，剪枝分类1.1，非结构化剪枝1.2，结构化剪枝1.3，本地与全局修剪二，PyTorch的剪枝2.1，pytorch剪枝工作原理2.2，局部剪枝2.2.1，局部非结构化剪枝2.2.2，局部结构化剪枝2.2.3，局部结构化剪枝示例代码2.3，全局非结构化剪枝三，总结参考资料一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素
一，剪枝分类1.1，非结构化剪枝1.2，结构化剪枝1.3，本地与全局修剪二，PyTorch的剪枝2.1，pytorch剪枝工作原理2.2，局部剪枝2.2.1，局部非结构化剪枝2.2.2，局部结构化剪枝2.2.3，局部结构化剪枝示例代码2.3，全局非结构化剪枝三，总结参考资料一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素
7月14日，腾讯云数据库TDSQLPG版的开源版本（开源代号TBase）迎来又一次重大升级：升级后的TDSQLPGV2.4.0版在2PC事务方面得到优化，易用性大幅提升，具备更强的分布式计算性能。TDSQLPG版是一款具备HTAP（混合事务分析处理）能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品，能够提供成熟的一站式解决方案，2019年11月正式开源。在首次开源的10天内，Star数就上升到超过500个。开源不久，就受到了天文、医疗健康、零售等各个行业用户的青睐。依托社区和内部业务系统的实践检验，TDSQLPG版的开源版本基本保持每月一次小升级、每半年一次重大升级的节奏，助力众多开发者应用前沿数据
7月14日，腾讯云数据库TDSQLPG版的开源版本（开源代号TBase）迎来又一次重大升级：升级后的TDSQLPGV2.4.0版在2PC事务方面得到优化，易用性大幅提升，具备更强的分布式计算性能。TDSQLPG版是一款具备HTAP（混合事务分析处理）能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品，能够提供成熟的一站式解决方案，2019年11月正式开源。在首次开源的10天内，Star数就上升到超过500个。开源不久，就受到了天文、医疗健康、零售等各个行业用户的青睐。依托社区和内部业务系统的实践检验，TDSQLPG版的开源版本基本保持每月一次小升级、每半年一次重大升级的节奏，助力众多开发者应用前沿数据
摘要：模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。本文分享自华为云社区《深度学习模型压缩方法综述》，作者：嵌入式视觉。一，模型压缩技术概述因为嵌入式设备的算力和内存有限，因此深度学习模型需要经过模型压缩后，方才能部署到嵌入式设备上。在一定程度上，网络越深，参数越多，模型也会越复杂，但其最终效果也越好。而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型。本文介绍了卷积神经网络常见的几种压缩方法。按照压缩过程对网络结构的破坏程度，《解析卷积神经网络》一书中将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分:前
摘要：模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。本文分享自华为云社区《深度学习模型压缩方法综述》，作者：嵌入式视觉。一，模型压缩技术概述因为嵌入式设备的算力和内存有限，因此深度学习模型需要经过模型压缩后，方才能部署到嵌入式设备上。在一定程度上，网络越深，参数越多，模型也会越复杂，但其最终效果也越好。而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型。本文介绍了卷积神经网络常见的几种压缩方法。按照压缩过程对网络结构的破坏程度，《解析卷积神经网络》一书中将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分:前
摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。本文分享自华为云社区《模型压缩-pytorch中的模型剪枝方法实践》，作者：嵌入式视觉。一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素或者自定义层中的浮点数（scalingfloats）。其重点在于，剪枝权重对象是随机的，没有特定结构，因
摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。本文分享自华为云社区《模型压缩-pytorch中的模型剪枝方法实践》，作者：嵌入式视觉。一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素或者自定义层中的浮点数（scalingfloats）。其重点在于，剪枝权重对象是随机的，没有特定结构，因
