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DeepLearningのモデル軽量化 Distiller を試す3

DeepLearningのモデル軽量化 Distiller を試す2”の続き。

前回は、tkato さんの tkato's blog の”DistillerでDeepLearningのモデルを軽量化: Gradual Pruning編”を参考にsimplenet_cifar を学習し、Gradual Pruningのサンプルを動作させたが、YMAL ファイルに記述した Gradual Pruning は行われなかった。今回は、”DistillerでDeepLearningのモデルを軽量化: Gradual Pruning編”の残りをやってみよう。

--summaryオプションをやってみよう。
python3 compress_classifier.py --resume=simplenet_cifar/best.pth.tar -a=simplenet_cifar ../../../data.cifar10 --summary=sparsity
distiller_19_190221.png

Total sparsity: 0.00 だった。

python3 compress_classifier.py --resume=simplenet_cifar/best.pth.tar -a=simplenet_cifar ../../../data.cifar10 --summary=compute
distiller_20_190221.png

Total MACs: 651,720

python3 compress_classifier.py --resume=simplenet_cifar/checkpoint.pth.tar -a=simplenet_cifar ../../../data.cifar10 --summary=sparsity
distiller_21_190221.png

Total sparsity: 0.00 だったが、2 つ上の図と細部の値は異なる。

python3 compress_classifier.py --resume=simplenet_cifar/checkpoint.pth.tar -a=simplenet_cifar ../../../data.cifar10 --summary=compute
distiller_22_190221.png

Total MACs: 651,720 なので、2 つ上上と同じだ。
  1. 2019年02月22日 04:50 |
  2. DNN
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