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Slimmable Networks 项目使用与启动教程

2025-04-17 23:14:54作者:田桥桑Industrious

1. 项目介绍

Simmable Networks 是一个开源框架,专注于在图像分类和 COCO 检测任务上进行可瘦身的训练。该框架能够实现灵活的精度和效率权衡,允许同一模型在不同的宽度(活跃通道数)下运行。

2. 项目快速启动

在开始之前,请确保您的环境中已安装以下依赖:

  • Python 3
  • PyTorch 1.0
  • Torchvision 0.2.1
  • PyYAML 3.13

首先,您需要准备 ImageNet-1k 数据集,按照 PyTorch 的示例进行准备。

接着,可以通过以下命令启动训练:

python train.py app:{apps/***.yml}

其中 {apps/***.yml} 是您的配置文件。在配置文件中,您需要取消注释 test_onlypretrained 字段,并自行管理可见的 GPU。

若要进行测试,您需要将预训练的模型下载到 logs 目录下,然后直接运行上述命令。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

  • S-MobileNet v1/v2: 在不同的宽度配置下,这些模型可以展示不同的精度和计算效率。
  • S-ShuffleNet: 在宽度减少时,模型仍然可以保持一定的性能。
  • S-ResNet-50: 作为经典的残差网络,通过可瘦身的特性,可以在不同的计算预算下调整性能。

最佳实践

  • 可瘦身训练: 在 train.py 文件中,通过 switchable batchnormslimmable layers 实现可瘦身训练。
  • 性能权衡: 在模型设计和训练过程中,根据具体的应用场景进行精度和效率的权衡。

4. 典型生态项目

目前,Simmable Networks 的生态项目包括:

  • AutoSlim: 用于一次性的架构搜索,自动确定通道数目。
  • Universally Slimmable Networks: 允许模型在任意宽度下运行,提供了更广泛的灵活性。

以上是 Slimmable Networks 的使用与启动教程,希望对您有所帮助。

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