tensorflow模型壓縮

bergwhite 發布于2023-04-26 02:10 / 3560人閱讀

當今，深度學習模型越來越大，需要更多的計算資源和存儲空間。為了解決這個問題，許多研究人員和工程師開始研究如何壓縮深度學習模型。TensorFlow是一個流行的深度學習框架，它提供了許多模型壓縮技術。在本文中，我們將介紹TensorFlow中的模型壓縮技術和如何使用它們。 1. 知識蒸餾知識蒸餾是一種模型壓縮技術，它可以將大型模型的知識傳遞給小型模型，從而減少小型模型的計算和存儲需求。在TensorFlow中，我們可以使用`tf.keras`中的`Distiller`類來實現知識蒸餾。以下是一個使用`Distiller`類進行知識蒸餾的示例：

python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow_model_optimization.distillation.keras import Distiller

# 加載MNIST數據集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 數據預處理
x_train = x_train.reshape(-1, 784) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784) / 255.0
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# 定義大型模型
big_model = Sequential([
    Dense(512, activation="relu", input_shape=(784,)),
    Dropout(0.2),
    Dense(512, activation="relu"),
    Dropout(0.2),
    Dense(10, activation="softmax")
])
big_model.compile(optimizer=Adam(),
                  loss=SparseCategoricalCrossentropy(),
                  metrics=["accuracy"])

# 訓練大型模型
big_model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 定義小型模型
small_model = Sequential([
    Dense(256, activation="relu", input_shape=(784,)),
    Dropout(0.2),
    Dense(10, activation="softmax")
])
small_model.compile(optimizer=Adam(),
                    loss=SparseCategoricalCrossentropy(),
                    metrics=["accuracy"])

# 使用知識蒸餾將大型模型的知識傳遞給小型模型
distiller = Distiller(small_model=small_model, big_model=big_model)
distiller.compile(optimizer=Adam(),
                  loss=SparseCategoricalCrossentropy(),
                  metrics=["accuracy"])
distiller.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

在上面的示例中，我們首先定義了一個大型模型`big_model`，它包含三個密集層和兩個dropout層。接下來，我們訓練了大型模型，并使用`Sequential`類定義了一個小型模型`small_model`，它只包含兩個密集層和一個dropout層。最后，我們使用`Distiller`類將大型模型的知識傳遞給小型模型，并訓練了小型模型。 2. 權重剪枝權重剪枝是一種模型壓縮技術，它可以通過刪除不必要的權重來減少模型的存儲需求。在TensorFlow中，我們可以使用`tfmot.sparsity.keras`模塊中的`prune_low_magnitude`函數來實現權重剪枝。以下是一個使用`prune_low_magnitude`函數進行權重剪枝的示例：

python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow_model_optimization.sparsity import keras as sparsity

# 加載MNIST數據集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 數據預處理
x_train = x_train.reshape(-1, 784) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784) / 255.0
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# 定義模型
model = Sequential([
    Dense(512, activation="relu", input_shape=(784,)),
    Dense(512, activation="relu"),
    Dense(10, activation="softmax")
])
model.compile(optimizer=Adam(),
              loss=SparseCategoricalCrossentropy(),
              metrics=["accuracy"])

# 進行權重剪枝
pruning_params = {
    "pruning_schedule": sparsity.PolynomialDecay(initial_sparsity=0.50,
                                                  final_sparsity=0.90,
                                                  begin_step=0,
                                                  end_step=1000)
}
model = sparsity.prune_low_magnitude(model, **pruning_params)

# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 移除權重剪枝
model = sparsity.strip_pruning(model)

在上面的示例中，我們首先定義了一個模型`model`，它包含兩個密集層。接下來，我們使用`prune_low_magnitude`函數對模型進行權重剪枝，并傳遞了一個`pruning_schedule`參數，該參數指定了剪枝的程度。最后，我們訓練了剪枝后的模型，并使用`strip_pruning`函數移除了權重剪枝。 3. 量化量化是一種模型壓縮技術，它可以減少模型的存儲需求和計算需求。在TensorFlow中，我們可以使用`tfmot.quantization.keras`模塊中的`quantize_model`函數來實現量化。以下是一個使用`quantize_model`函數進行量化的示例：

python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow_model_optimization.quantization.keras import quantize_model

# 加載MNIST數據集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 數據預處理
x_train = x_train.reshape(-1, 784) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784) / 255.0
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# 定義模型
model = Sequential([
    Dense(512, activation="relu", input_shape=(784,)),
    Dense(512, activation="relu"),
    Dense(10, activation="softmax")
])
model.compile(optimizer=Adam(),
              loss=SparseCategoricalCrossentropy(),
              metrics=["accuracy"])

# 進行量化
quantize_model(model)

# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

在上面的示例中，我們首先定義了一個模型`model`，它包含兩個密集層。接下來，我們使用`quantize_model`函數對模型進行量化。最后，我們訓練了量化后的模型。總結：本文介紹了TensorFlow中的三種模型壓縮技術：知識蒸餾、權重剪枝和量化。這些技術可以幫助我們減少模型的存儲需求和計算需求，從而使我們能夠在資源受限的環境中運行更大的模型。如果您想進一步了解這些技術，請查看TensorFlow官方文檔。

云服務器 GPU云服務器模型壓縮 TensorFlow 對象模型與數據模型 java動畫模型模型

文章版權歸作者所有，未經允許請勿轉載,若此文章存在違規行為，您可以聯系管理員刪除。

轉載請注明本文地址：http://specialneedsforspecialkids.com/yun/130936.html

TensorFlow 首個優化工具來了：模型壓縮4倍，速度提升3倍！

摘要：今天，發布了一個新的優化工具包一套可以讓開發者，無論是新手還是高級開發人員，都可以使用來優化機器學習模型以進行部署和執行的技術。對于相關的機器學習模型，這可以實現最多倍的壓縮和倍的執行速度提升。今天，TensorFlow發布了一個新的優化工具包：一套可以讓開發者，無論是新手還是高級開發人員，都可以使用來優化機器學習模型以進行部署和執行的技術。這些技術對于優化任何用于部署的TensorFlo...

wangdai 2019-04-25 18:30 評論0 收藏0
TensorFlow在產品環境中運行模型的實踐經驗總結

摘要：它使用機器學習來解釋用戶提出的問題，并用相應的知識庫文章來回應。使用一類目前較先進的機器學習算法來識別相關文章，也就是深度學習。接下來介紹一下我們在生產環境中配置模型的一些經驗。我們如何開始使用TensorFlow ?在Zendesk，我們開發了一系列機器學習產品，比如的自動答案（Automatic Answers）。它使用機器學習來解釋用戶提出的問題，并用相應的知識庫文章來回應。當用戶有...

stackfing 2019-04-25 18:10 評論0 收藏0
谷歌開源TFGAN：輕量級生成對抗網絡工具庫

摘要：然而，對于廣大工程人員而言，應用新技術仍存在挑戰，谷歌最近開源的庫解決了這個問題。為使開發者更輕松地使用進行實驗，谷歌最近開源了，一個實現輕松訓練和評估的輕量級庫。生成對抗網絡（GAN）自被 Ian Goodfellow 等人提出以來，以其優異的性能獲得人們的廣泛關注，并應用于一系列任務中。然而，對于廣大工程人員而言，應用新技術仍存在挑戰，谷歌最近開源的 TFGAN 庫解決了這個問題。項目...

_DangJin 2019-04-25 18:23 評論0 收藏0
Jeff Dean「Hot Chips 2017」演講：AI對計算機系統設計的影響

摘要：谷歌也不例外，在大會中介紹了人工智能近期的發展及其對計算機系統設計的影響，同時他也對進行了詳細介紹。表示，在谷歌產品中的應用已經超過了個月，用于搜索神經機器翻譯的系統等。此外，學習優化更新規則也是自動機器學習趨勢中的一個信號。在剛剛結束的 2017 年國際高性能微處理器研討會（Hot Chips 2017）上，微軟、百度、英特爾等公司都發布了一系列硬件方面的新信息，比如微軟的 Projec...

explorer_ddf 2019-04-25 18:16 評論0 收藏0
玩轉TensorFlow Lite：有道云筆記實操案例分享

摘要：如何進行操作本文將介紹在有道云筆記中用于文檔識別的實踐過程，以及都有些哪些特性，供大家參考。年月發布后，有道技術團隊第一時間跟進框架，并很快將其用在了有道云筆記產品中。微軟雅黑宋體以下是在有道云筆記中用于文檔識別的實踐過程。這一兩年來，在移動端實現實時的人工智能已經形成了一波潮流。去年，谷歌推出面向移動端和嵌入式的神經網絡計算框架TensorFlowLite，將這股潮流繼續往前推。Tens...

Hanks10100 2019-04-25 18:25 評論0 收藏0
組成 TensorFlow 核心的六篇論文

摘要：下載地址點擊這里這篇特定的論文描述了的數據流模型，與所有現有的系統相比，系統表現出了令人矚目的性能。作者：chen_h微信號 & QQ：862251340微信公眾號：coderpai簡書地址：http://www.jianshu.com/p/10aa... showImg(https://segmentfault.com/img/bV0rYD?w=700&h=467); 眾所周知，...

Carbs 2019-07-30 15:09 評論0 收藏0