探索高效神经网络剪枝:EagleEye简介与深度解析
2024-05-21 11:50:07作者:裘旻烁
在AI发展的快速车道上,模型的效率和效能同样重要。EagleEye(链接指向源代码仓库) 是一个用于高效神经网络剪枝的开源工具,旨在加速子网评估过程,从而实现更准确且资源友好的网络结构。在本文中,我们将深入探讨EagleEye的核心技术,其应用场景以及关键特点。
1、项目介绍
EagleEye是基于PyTorch的实现,提供了一种名为Adaptive-BN的子网评估方法,适用于神经网络剪枝。这个工具的创新之处在于它能够在不进行完整训练的情况下,快速评估候选子网的性能,这对于优化计算效率和内存占用至关重要。EagleEye最初在ECCV 2020口头报告中提出,并展示了对于ResNet50和MobileNetV1等模型的有效性。
2、项目技术分析
EagleEye的关键技术在于“Adaptive-BN-based Candidate Evaluation”。通过在剪枝后网络上应用一阶统计信息,即适应性批量归一化(Adaptive Batch Normalization),项目能在较短时间内估计出子网的准确性。这种方法不仅减少了完整的训练和验证过程,而且显著提高了评估速度,降低了资源消耗。
def eval_pruning_strategy(model, pruning_strategy, dataloader_train):
...
# 应用过滤剪枝
pruned_model = prune(model, pruning_strategy)
# 适应性批量归一化
pruned_model.train()
max_iter = 100
with torch.no_grad():
for iter_in_epoch, sample in enumerate(dataloader_train):
pruned_model.forward(sample)
if iter_in_epoch > max_iter:
break
# 计算剪枝后的模型精度
acc = pruned_model.get_val_acc()
return acc
3、项目及技术应用场景
EagleEye尤其适用于以下场景:
- 资源受限的设备:如边缘计算、物联网设备和移动平台。
- 模型压缩研究:对不同剪枝策略进行快速评估,以寻找最佳平衡点。
- 快速原型设计:在大规模数据集上快速测试新架构的潜力。
4、项目特点
- 高效评估:利用Adaptive-BN减少完整的训练过程,提高评估速度。
- 兼容性广:支持ResNet50、MobileNetV1等多种常见模型。
- 易于使用:提供详细的配置脚本和预训练模型,简化实验设置。
- 可扩展性强:通过
prune()
函数可以轻松集成新的剪枝策略。 - 持续更新:维护团队定期更新,包括模型库和Docker镜像。
总结起来,EagleEye是一个强大的工具,对于追求模型效能和效率的研究者和开发者而言,它的出现无疑为神经网络剪枝带来了新的机遇。无论是为了优化现有模型还是探索新的架构,EagleEye都是值得尝试的优秀解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0123AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
227
2.28 K

暂无简介
Dart
527
116

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
214
288

Ascend Extension for PyTorch
Python
69
101

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
989
586

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
566
102

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
148
197