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1月 22, 2020
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1月 22, 2020
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Add code demo for pruning api. (#54)
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docs/docs/api/prune_api.md
docs/docs/api/prune_api.md
+59
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未找到文件。
docs/docs/api/prune_api.md
浏览文件 @
7790b333
...
@@ -307,6 +307,28 @@ paddleslim.prune.merge_sensitive(sensitivities)[源代码](https://github.com/Pa
...
@@ -307,6 +307,28 @@ paddleslim.prune.merge_sensitive(sensitivities)[源代码](https://github.com/Pa
示例:
示例:
```
from paddleslim.prune import merge_sensitive
sen0 = {"weight_0":
{0.1: 0.22,
0.2: 0.33
},
"weight_1":
{0.1: 0.21,
0.2: 0.4
}
}
sen1 = {"weight_0":
{0.3: 0.41,
},
"weight_2":
{0.1: 0.10,
0.2: 0.35
}
}
sensitivities = merge_sensitive([sen0, sen1])
print(sensitivities)
```
## load_sensitivities
## load_sensitivities
paddleslim.prune.load_sensitivities(sensitivities_file)
[
源代码
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/prune/sensitive.py#L184
)
paddleslim.prune.load_sensitivities(sensitivities_file)
[
源代码
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/prune/sensitive.py#L184
)
...
@@ -323,6 +345,24 @@ paddleslim.prune.load_sensitivities(sensitivities_file)[源代码](https://githu
...
@@ -323,6 +345,24 @@ paddleslim.prune.load_sensitivities(sensitivities_file)[源代码](https://githu
示例:
示例:
```
import pickle
from paddleslim.prune import load_sensitivities
sen = {"weight_0":
{0.1: 0.22,
0.2: 0.33
},
"weight_1":
{0.1: 0.21,
0.2: 0.4
}
}
sensitivities_file = "sensitive_api_demo.data"
with open(sensitivities_file, 'w') as f:
pickle.dump(sen, f)
sensitivities = load_sensitivities(sensitivities_file)
print(sensitivities)
```
## get_ratios_by_loss
## get_ratios_by_loss
paddleslim.prune.get_ratios_by_loss(sensitivities, loss)
[
源代码
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/prune/sensitive.py#L206
)
paddleslim.prune.get_ratios_by_loss(sensitivities, loss)
[
源代码
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/prune/sensitive.py#L206
)
...
@@ -338,3 +378,22 @@ paddleslim.prune.get_ratios_by_loss(sensitivities, loss)[源代码](https://gith
...
@@ -338,3 +378,22 @@ paddleslim.prune.get_ratios_by_loss(sensitivities, loss)[源代码](https://gith
返回:
返回:
-
**ratios(dict)**
- 一组剪切率。
`key`
是待剪裁参数的名称。
`value`
是对应参数的剪裁率。
-
**ratios(dict)**
- 一组剪切率。
`key`
是待剪裁参数的名称。
`value`
是对应参数的剪裁率。
示例:
```
from paddleslim.prune import get_ratios_by_loss
sen = {"weight_0":
{0.1: 0.22,
0.2: 0.33
},
"weight_1":
{0.1: 0.21,
0.2: 0.4
}
}
ratios = get_ratios_by_loss(sen, 0.3)
print(ratios)
```
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