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所以我尝试使用torch.nn.utils.prune.global_unstructured。 我在一个简单的模型上做了这件事，并且成功了。model.cov2或其他层，这是可行的。我正试图在一个(嵌套的)模型上做这件事？我得到的错误如下： AttributeError: 'CNN' object has no attribute 'conv1' 和其他错误。您可以在下面找到模型代码： class CNN(nn
浏览 33提问于2020-07-21得票数 2
我打算在网站上提供pytorch模型(Resnet18)。我不认为服务器(Heroku)可以处理这种计算。有没有办法在cpu中优化推理？
非常感谢
浏览 7提问于2021-09-19得票数 0
在Pytorch中修剪模型后，保存的模型包含修剪后的权重和weight_orig。这会导致修剪后的模型大小大于未修剪后的模型。有没有一种方法可以删除weight_orig并减小修剪后的模型大小？
浏览 9提问于2020-11-07得票数 0
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如何在BERT模型上进行剪枝？
、、、、
我已经训练了一个模型，它使用TensorFlow包装器来识别文本上的情感。这是可行的，但它受到了很慢的推断。这使得我的模型不适合生产环境。我做了一些研究，看来修剪会有帮助。问题是它不是一种不被广泛使用的技术。什么是足够简单的例子，可以帮助我理解如何使用它？
我提供我的工作代码，以供参考。
浏览 4提问于2020-10-20得票数 4
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我正在学习Pytorch，并试图理解这个库是如何进行语义分割的。到目前为止，我所理解的是，我们可以在pytorch中使用预先训练好的模型。我找到了一篇在.eval()模式下使用该模型的文章，但我还没有找到任何关于在我们自己的数据集上使用这种模型进行训练的教程。我有一个非常小的数据集，我需要迁移学习来获得结果。在Pytor
浏览 27提问于2019-12-13得票数 0
我遇到了一些神经网络修剪报告(例如link，使用泰勒展开link实现了NVIDIA的修剪论文-看起来最有希望的是(a)在Pytorch中实现，(b)在分类网络上而不是检测器上)。我也知道这个软件包(link)下的TensorFlow中存在修剪功能，但只能运行以下StackOverflow问题(link)的注释中的示例来训练和修剪(未经过彻底测试)一个简单的神经网络，用于使用MNIST数据集进
浏览 32提问于2019-02-07得票数 0
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我试图在一个深度模型中修剪一些与Keras的连接。这些连接位于不同的位置和不同的完全连接层，因此设置layer.trainable=False对我不起作用。那么，如何在Keras中修剪这些连接(在训练期间将它们的重量冻结到0)？我需要写我自己的图层吗？像PyTorch这样的其他工具是否很容易支持这种修剪(或冻结)操作(不需要编写自己的层)？
浏览 0提问于2019-03-12得票数 0
我想使用pytorch-lightning将模型权重保存到mlflow跟踪。pytorch-lightning支持。但是，似乎不支持将模型权重保存为mlflow上的工件。一开始，我计划重写类来做这件事，但我发现这对我来说很困难，因为复杂的Mixin操作。
有谁知道实现它的简单方法吗？
浏览 61提问于2019-12-03得票数 4
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我对在CUDA上运行int8量化模型是否可能感到困惑，或者您是否只能在CUDA上使用fakequantise来训练量化模型，以便在另一个后端(如CPU )上部署。我想用实际的int8指令而不是FakeQuantised float32指令在CUDA上运行该模型，并享受效率的提高。比托尔医生对这件事没有什么特别的解释。如果有可能在CUDA上使用不同的框架(如TensorFlow )运行量化模型
浏览 0提问于2021-10-26得票数 2
我正在使用Pytorch进行图像分类。我正在寻找在ImageNet以外的数据集上预先训练的CNN模型，我找到了一个指向".ckpt“文件的链接。我还找到了使用Tenserflow加载此文件的教程，但没有使用pytorch。如何从".ckpt“文件中使用Pytorch加载预先训练好的模型？
浏览 295提问于2019-11-25得票数 1
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在PyTorch中，理论上是否有可能将多个模型“合并”成一个模型--有效地将迄今学到的所有数据结合起来？模型是完全相同的，然而，训练的不同部分的培训数据。如果是这样的话，是否有可能将数据集分割成相同的部分，并以类似于折叠@home的方式在多台计算机之间分发培训？新的模型会像没有分发一样好吗？
浏览 4提问于2021-04-10得票数 0
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我正在使用Pytorch中实现的autogrid来训练神经网络，我需要计算整个算法的计算复杂度。我在哪里可以找到完整的autograd计算复杂度的计算？我在Pytorch文档中进行了搜索，但没有找到任何答案。谢谢
浏览 17提问于2019-01-10得票数 0
我按照上的说明使用pip为PYthon 3.6安装了Pytorch。Pytorch已成功安装，但当我运行代码时，我得到以下结果：
File "C:\Users\\PycharmProjects\chatbot-light\pytorch\rnn_attention\
浏览 1提问于2018-05-10得票数 2
目前，我正在用pytorch编写一个基于U-net的分割模型，我想使用类似于mobilenet v2上引入的倒置残差来提高模型在cpu上的速度。
然后我意识到模型在训练阶段和测试阶段使用了更多的内存。虽然模型应该在训练阶段使用更多的内存，因为所有的中间步骤张量(特征图)都被保存了，并且使用可分离的卷积，为每个“卷积”操作创建了更多的张量。但在运行时，实际上
浏览 1提问于2019-04-13得票数 0
我正在实现一个机器学习模块，它应该在Raspberry Pi中运行，目前在不同的服务之间共享。我的想法是在设备中只存储负责检索ML模块的输入并执行预测的代码，以及包含已使用Keras拟合的神经网络模型的文件。换句话说，如果我的目的只是在训练的模型上执行预测，而不是训练新的模型，我希望避免安装所有的Keras/Tensorflow包和依赖项。有没有办法做到这一点？有没有轻量级的库允许加载神经网络的模型(具有所有的权重和偏差设置
浏览 14提问于2019-05-22得票数 1
我已经训练了一个快速的in模型来使用caffe来检测图像中的人脸。我现在的模型大小是530MB。我想减小我的模型的尺寸，所以我遇到了宋涵的。我已经使用Pycaffe在我的模型中用0更新了不太重要的权重。现在模型的大小没有减小，如何从经过训练的咖啡因模型中删除那些无关紧要的连接，从而减小模型的大小？
浏览 1提问于2016-11-03得票数 3
我很难让我的量化火把移动模型(自定义MobilenetV3)运行在安卓系统上。我遵循了本教程，和我设法量化我的模型，没有任何问题。但是，当我试图通过。这个op可能不存在，或者目前在TorchScript中不受支持。
torch.quantization.get_default_qconfig(backe
浏览 1提问于2020-06-22得票数 1
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以前，我使用huggingface库来执行。这需要一个语料库，一个现有的BERT模型，并使用这个语料库对模型进行微调。，并创建了一个包含以下文件的文件夹：tensorflow-gpu 2.2.0pytorch 1.4.0
torchtext 0.
浏览 9提问于2020-12-01得票数 2
我正在处理一个使用图形数据的节点分类问题。通过简单地将网络应用于单个节点(例如，忽略图形结构)，我使用了PyTorch对节点进行分类，并使用PyTorch几何方法应用GNN (例如GCN)对节点进行分类。是否可以将PyTorch中的模型作为PyTorch几何中的最后一层？我对这将如何工作感到有点困惑，因为对torch.nn.Module的输入是一个用于GNN情况的图，而对于MLP情况则是一个特征向量。我想把一个<em
浏览 0提问于2022-12-16得票数 1
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我正在做一个.NET Core2API项目，并且一直在尝试实现一个通用的字符串修剪模型绑定器，它可以修剪所提供的请求参数和字段值的所有字符串值。我一直在尝试实现与相同的模型绑定器。此模型绑定器适用于通过直接参数(如public IActionResult Profile(string username) )传递给控制器操作的所有字符串值，但对于复杂对象中的字符串字段，从不调用TrimmingModelBinder模型绑定器似乎不检查<
浏览 2提问于2018-07-20得票数 4
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