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Fix pruning tutorials for 2.0 API (#580)
上级
c640267b
wanghaoshuang-patch-1-1
release/2.0-alpha
release/2.0.0
wanghaoshuang-patch-1
v2.0.0
无相关合并请求
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3
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并排
Showing
3 changed file
with
6 addition
and
29 deletion
+6
-29
docs/zh_cn/quick_start/pruning_tutorial.md
docs/zh_cn/quick_start/pruning_tutorial.md
+3
-2
docs/zh_cn/tutorials/image_classification_sensitivity_analysis_tutorial.md
...als/image_classification_sensitivity_analysis_tutorial.md
+3
-2
docs/zh_cn/tutorials/sensitivity_tutorial.md
docs/zh_cn/tutorials/sensitivity_tutorial.md
+0
-25
未找到文件。
docs/zh_cn/quick_start/pruning_tutorial.md
浏览文件 @
4145fb7c
...
...
@@ -18,6 +18,7 @@ PaddleSlim依赖Paddle1.7版本,请确认已正确安装Paddle,然后按以
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import paddleslim as slim
paddle.enable_static()
```
## 2. 构建网络
...
...
@@ -61,7 +62,7 @@ pruned_program, _, _ = pruner.prune(
### 3.3 计算剪裁之后的FLOPs
```
FLOPs =
paddle
slim.analysis.flops(pruned_program)
FLOPs = slim.analysis.flops(pruned_program)
print("FLOPs: {}".format(FLOPs))
```
...
...
@@ -84,6 +85,6 @@ train_feeder = fluid.DataFeeder(inputs, fluid.CPUPlace())
```
for data in train_reader():
acc1, acc5, loss = exe.run(pruned_program, feed=train_feeder.feed(data), fetch_list=outputs)
acc1, acc5, loss
, _
= exe.run(pruned_program, feed=train_feeder.feed(data), fetch_list=outputs)
print(acc1, acc5, loss)
```
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docs/zh_cn/tutorials/image_classification_sensitivity_analysis_tutorial.md
浏览文件 @
4145fb7c
...
...
@@ -23,6 +23,7 @@ PaddleSlim依赖Paddle1.7版本,请确认已正确安装Paddle,然后按以
import
paddle
import
paddle.fluid
as
fluid
import
paddleslim
as
slim
paddle
.
enable_static
()
```
## 2. 构建网络
...
...
@@ -62,7 +63,7 @@ def test(program):
acc_top1_ns
=
[]
acc_top5_ns
=
[]
for
data
in
test_reader
():
acc_top1_n
,
acc_top5_n
,
_
=
exe
.
run
(
acc_top1_n
,
acc_top5_n
,
_
,
_
=
exe
.
run
(
program
,
feed
=
data_feeder
.
feed
(
data
),
fetch_list
=
outputs
)
...
...
@@ -258,7 +259,7 @@ test(pruned_val_program)
```
python
for
data
in
train_reader
():
acc1
,
acc5
,
loss
=
exe
.
run
(
pruned_program
,
feed
=
data_feeder
.
feed
(
data
),
fetch_list
=
outputs
)
acc1
,
acc5
,
loss
,
_
=
exe
.
run
(
pruned_program
,
feed
=
data_feeder
.
feed
(
data
),
fetch_list
=
outputs
)
print
(
np
.
mean
(
acc1
),
np
.
mean
(
acc5
),
np
.
mean
(
loss
))
```
...
...
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docs/zh_cn/tutorials/sensitivity_tutorial.md
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浏览文件 @
c640267b
# 图像分类模型通道剪裁-敏感度分析
该教程以图像分类模型MobileNetV1为例,说明如何快速使用
[
PaddleSlim的敏感度分析接口
](
https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/api/prune_api/#sensitivity
)
。
该示例包含以下步骤:
1.
导入依赖
2.
构建模型
3.
定义输入数据
4.
定义模型评估方法
5.
训练模型
6.
获取待分析卷积参数名称
7.
分析敏感度
8.
剪裁模型
以下章节依次次介绍每个步骤的内容。
## 1. 导入依赖
PaddleSlim依赖Paddle1.7版本,请确认已正确安装Paddle,然后按以下方式导入Paddle和PaddleSlim:
```
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import paddleslim as slim
```
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