Deep compression code】的更多相关文章

https://github.com/songhan/SqueezeNet-Deep-Compression import sys import os import numpy as np import pickle help_ = ''' Usage: decode.py <net.prototxt> <net.binary> <target.caffemodel> Set variable CAFFE_ROOT as root of caffe before run…
Survey Recent Advances in Efficient Computation of Deep Convolutional Neural Networks, [arxiv '18] A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks [arXiv '17] Quantization The ZipML Framework for Training Models with End-to-En…
2016ICLR最佳论文 Deep Compression: Compression Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Codin 主要针对神经网络模型巨大,在嵌入式机器中比较难运行的问题. abstruct 压缩网络包括三个阶段:pruning, trained quantization and Huffman coding,能将模型减小1/35~1/49,并且不影响精度.首先 只通过学习重要…
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/sysuzyq/p/6200613.html by 少侠阿朱…
论文地址:面向基于深度学习的语音增强模型压缩 论文代码:没开源,鼓励大家去向作者要呀,作者是中国人,在语音增强领域 深耕多年 引用格式:Tan K, Wang D L. Towards model compression for deep learning based speech enhancem…
A Full Hardware Guide to Deep Learning Deep Learning is very computationally intensive, so you will need a fast CPU with many cores, right? Or is it maybe wasteful to buy a fast CPU? One of the worst things you can do when building a deep learning sy…
Convolutional Neural Networks ImageNet Models Architecture Design Activation Functions Visualization Fast Convolution Low-Rank Filter Approximation Low Precision Parameter Pruning Transfer Learning Theory 3D Data Hardware ImageNet Models 2017 CVPR Xc…
1. 深度学习面临的问题: 1)模型越来越大,很难在移动端部署,也很难网络更新. 2)训练时间越来越长,限制了研究人员的产量. 3)耗能太多,硬件成本昂贵. 解决的方法:联合设计算法和硬件. 计算硬件可以分为通用和专用两大类.通用硬件又可以分为CPU和GPU.专用硬件可以分为(FPGA和ASIC,ASIC更高效,谷歌的TPU就是ASIC). 2. Algorithms for Efficient Inference 1)Pruning,修剪掉不那么重要的神经元和连接.第一步,用原始的网络训练:第…
两派 1. 新的卷机计算方法 这种是直接提出新的卷机计算方式,从而减少参数,达到压缩模型的效果,例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 修改网络结构,类似于mobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appli…
Where can I start with Deep Learning? By Rotek Song, Deep Reinforcement Learning/Robotics/Computer Vision/iOS | 03/01/2017   If you are a newcomer to the Deep Learning area, the first question you may have is “Which paper should I start reading from?…
1. Parameter pruning and sharing 1.1 Quantization and Binarization Compressing deep convolutional networks using vector quantization Quantized convolutional neural networks for mobile devices Improving the speed of neural networks on cpus Deep learni…
本文主要实验文献文献<Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding>算法,在tiny-yolo coco上的压缩效果,在darknet基础上,编写该算法进行压缩实验,结果如下: 原始模型大小64M:mAP=0.224 训练500次,模型大小54M:mAP=0.203 训练5000次,模型大小49M:mAP=0.214 训练50000…
深度自适应增量学习(Incremental Learning Through Deep Adaptation) 2018-05-25 18:56:00 木呆呆瓶子 阅读数 10564  收藏 更多 分类专栏: 算法学习 增量学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33880788/article/details/80455714 翻译论文:Incremental L…
讲课嘉宾是Song Han,个人主页 Stanford:https://stanford.edu/~songhan/:MIT:https://mtlsites.mit.edu/songhan/. 1. 深度学习面临的问题: 1)模型越来越大,很难在移动端部署,也很难网络更新. 2)训练时间越来越长,限制了研究人员的产量. 3)耗能太多,硬件成本昂贵. 解决的方法:联合设计算法和硬件. 计算硬件可以分为通用和专用两大类.通用硬件又可以分为CPU和GPU.专用硬件可以分为(FPGA和ASIC,ASI…
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们…
As far as I know and have understood in my experience with Qt, it's a very good and easy to learn library. It has a very well designed API and is cross-platform, and these are just two of the many features that make it attractive. I'm interested to k…
神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些对这些文章的分析和看法. [转载请注明出处]chenrudan.github.io 随着神经网络算法的发展,网络性能虽然越来越强大,但是也耗费了太多的计算资源和内存,为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端,近几年神经网络的压…
    Pull requestsIssues Marketplace Explore             Learn Git and GitHub without any code! Using the Hello World guide, you’ll start a branch, write comments, and open a pull request. Read the guide Watch 2,133  Star23,826 Fork5,417 floodsung/Dee…
这篇blog,原来是西弗吉利亚大学的Li xin整理的,CV代码相当的全,不知道要经过多长时间的积累才会有这么丰富的资源,在此谢谢LI Xin .我现在分享给大家,希望可以共同进步!还有,我需要说一下,不管你的理论有多么漂亮,不管你有多聪明,如果没有实验来证明,那么都是错误的.  OK~本博文未经允许,禁止转载哦!  By  wei shen Reproducible Research in Computational Science “It doesn't matter how beautif…
暴力模拟A了,数据还是良(shui)心(shui)的 90分的地方卡了半天最后发现一个局部变量被我手抖写到全局去了,,, 心碎*∞ 没什么好解释的,其实只要写完表达式求值(带函数和变量的),然后处理一下高维数组 给变量和函数各开一个map(事实上我给每一层都开了一个变量的map,每次都复制一下,但还是没有T也没有M) 终于写完了 记得有人立了个flag说我联赛前调不完这道题,终于拆了 #include <bits/stdc++.h> #define st(now) ((isvar[now])?…
Snappy压缩库安装和使用之一 原文地址:http://blog.csdn.net/luo6620378xu/article/details/8521223 近日需要在毕业设计中引入一个压缩库,要求压缩与解压缩速度快,但是压缩率可以不那么苛刻.查找资料发现Google的snappy库比较合适,而且该库开源,由C++写成.所以就拿来使用一下,下面权作记录.下面引出的任何涉及Google公司的源代码,版权归Google公司所有,我权作学习交流.文章安排如下,首先简要介绍Snappy,之后安装之,然…
How Does #DeepDream Work? Do neural networks hallucinate of electronic dogs? If you’ve been browsing the net recently, you might have stumbled on some strange-looking images, with pieces of dog heads, eyes, legs and what looks like buildings, sometim…
Posted on 19/09/2014 by Stewart Smith So, I’ve been looking around for a while (and a few times now) for any good resources that cover a bunch of MySQL architecture and technical details aimed towards the technically proficient but not MySQL literate…
神经网络压缩的研究近三年十分热门,笔者查阅到相关的两篇博客,博主们非常奉献的提供了源代码,但是发发现在使用gpu训练添加mask的网络上,稍微有些不顺,特此再进行详细说明. 此文是在 基于Caffe的CNN剪枝[1]和 Deep Compression阅读理解及Caffe源码修改[2] 的基础上修改的. mask的结构? [1]中使用的blob,存储mask.blob是一块数据块,在初始化时,需要为gpu上的数据块申请一块空间,故有Addmask()函数.AddMask()是blob.hpp中的…
这里主要更新一下kafka 0.10.0版本的message消息格式的变化. message 的格式在0.10.0的版本里发生了一些变化(相对于0.8.2.1的版本)这里把0.10.0的message的代码分析一下. message的格式定义在源代码目录message目录里的Message.scala的源代码目录里.下面看一下主要代码. object Message { /** * The current offset and size for all the fixed-length fiel…
XZ的介绍   今天升级Python的时候,下载的Python-2.7.8.tar.xz安装包为xz格式,好吧,我又孤陋寡闻了,居然第一次遇见xz格式的压缩文件.搜索了一下资料,下面是xz的一些介绍: xz是一个使用 LZMA压缩算法的无损数据压缩文件格式.和gzip与bzip2一样,同样支持多文件压缩,但是约定不能将多于一个的目标文件压缩进同一个档案文件.相反,xz通常作为一种归档文件自身的压缩格式,例如使用tar或cpioUnix程序创建的归档.xz 在GNU coreutils(版本 7.…
对于kubernetes中不存在的资源类型,我们可以通过自定义资源的方式进行扩展,首先创建customresourcedefinition对象定义资源及其schema,然后就可以创建自定义的资源了,但是此时定义的资源是不具备生命周期的,无法在创建或销毁的过程中自动执行一些操作,例如replicaSet可以自动根据pod的数量来进行failover,如果我们也要实现这种自动控制此时就需要编写对应的controller, controller需要一个infromer来监听创建删除等事件,并执行预先定…
数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl…
目录 Abstract 1 Introduction 1.1 Binary weight networks and model compression 2 Ternary weight networks 2.1 Problem formulation 2.2 Approximated solution with threshold-based ternary function 2.3 Training with stochastic gradient descent method 2.4 Mod…
REF: how-to-generate-client-codes-for-kubernetes-custom-resource-definitions-crd Firstly we need to install golang. 1. the api spec looks like: # Definition --- apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1beta1 kind: CustomResourceDefinition metadata: name: h…