我们刚接到一个项目时,一开始并不是如何设计模型,而是去先跑一个现有的模型,看在项目需求在现有模型下面效果怎么样.当现有模型效果不错需要深入挖掘时,仅仅时跑现有模型是不够的,比如,如果你要在嵌入式里面去实现,目前大多数模型大小和计算量都不满足,这就产生了模型压缩和剪枝. 模型压缩常做的是将模型从float变为int8,这不仅带来了模型参数空间上的减少,同时,是的很多较小的参数直接变为0,是的模型压缩可以变得比较小(一般是缩小到原来的20),但是这种方式下,压缩后的模型不一定能work,还得调整.…

使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 """ 大多数情况下,您将能够使用高级功能,但有时您可能想要在较低的级别工作.例如,如果您想要实现一个新特性-一些新的内容,那么TensorFlow还没有包括它的高级实现, 比如LSTM中的批处理规范化--那么您可能需要知道一些事情. 这…

tf.nn.dropout:函数官网说明: tf.nn.dropout( x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None ) Defined in tensorflow/python/ops/nn_ops.py. See the guides: Layers (contrib) > Higher level ops for building neural network layers, Neural Network > Activati…

tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None) 首先通过一下一个简单的例子来了解一下tf.nn.embedding_lookup()的用法 a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) >>>a.eval() Out[51]: array([[ 1, 2,…

import tensorflow as tf labels = [[0.2,0.3,0.5], [0.1,0.6,0.3]]logits = [[2,0.5,1], [0.1,1,3]] a=tf.nn.softmax([2,0.5,1]) # 此行代码观看softmax函数如何处理数据,结果表明是按照行进行处理,即ln2/(ln2+ln0.5+ln1)result1 = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits…

tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None) 参数: x:一个浮点型Tensor. keep_prob:一个标量Tensor,它与x具有相同类型.保留每个元素的概率. noise_shape:类型为int32的1维Tensor,表示随机产生的保持/丢弃标志的形状. seed:一个Python整数.用于创建随机种子. name:此操作的名称(可选). 返回: 该函数返回与x具有相同形状的Tensor. 该函数使x的一…

一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了 三:函数介绍: tf.nn.drop(x,  keep_prob, noise_shape=None, seed=Non…

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度 双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储…

Zhuang Liu主页:https://liuzhuang13.github.io/ Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming: https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdf 后续出了:Rethinking the Value of Network Pruning (Pytorch) (ICLR 2019),https://github.com/Eric-mingjie/re…

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识…