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e6ae7640
编写于
5月 18, 2022
作者:
Z
zhouzj
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5月 18, 2022
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Automatic set gmp_config (#1103)
* Automatic set gmp_config * Automatic set gmp_config * add a note. * add a note.
上级
b05085ed
变更
1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
17 addition
and
1 deletion
+17
-1
paddleslim/auto_compression/compressor.py
paddleslim/auto_compression/compressor.py
+17
-1
未找到文件。
paddleslim/auto_compression/compressor.py
浏览文件 @
e6ae7640
...
@@ -248,6 +248,21 @@ class AutoCompression:
...
@@ -248,6 +248,21 @@ class AutoCompression:
feed_target_names
,
fetch_targets
)
feed_target_names
,
fetch_targets
)
config_dict
=
dict
(
config
.
_asdict
())
config_dict
=
dict
(
config
.
_asdict
())
if
config_dict
[
"prune_strategy"
]
==
"gmp"
and
config_dict
[
'gmp_config'
]
is
None
:
_logger
.
info
(
"Calculating the iterations per epoch……(It will take some time)"
)
# NOTE:XXX: This way of calculating the iters needs to be improved.
iters_per_epoch
=
len
(
list
(
self
.
train_dataloader
()))
total_iters
=
self
.
train_config
.
epochs
*
iters_per_epoch
config_dict
[
'gmp_config'
]
=
{
'stable_iterations'
:
0
,
'pruning_iterations'
:
0.45
*
total_iters
,
'tunning_iterations'
:
0.45
*
total_iters
,
'resume_iteration'
:
-
1
,
'pruning_steps'
:
100
,
'initial_ratio'
:
0.15
,
}
### add prune program
### add prune program
self
.
_pruner
=
None
self
.
_pruner
=
None
if
'prune'
in
strategy
:
if
'prune'
in
strategy
:
...
@@ -280,13 +295,14 @@ class AutoCompression:
...
@@ -280,13 +295,14 @@ class AutoCompression:
test_program_info
)
test_program_info
)
if
self
.
train_config
.
sparse_model
:
if
self
.
train_config
.
sparse_model
:
from
..prune.unstructured_pruner
import
UnstructuredPruner
from
..prune.unstructured_pruner
import
UnstructuredPruner
# NOTE: The initialization parameter of this pruner doesn't work, it is only used to call the 'set_static_masks' function
self
.
_pruner
=
UnstructuredPruner
(
self
.
_pruner
=
UnstructuredPruner
(
train_program_info
.
program
,
train_program_info
.
program
,
mode
=
'ratio'
,
mode
=
'ratio'
,
ratio
=
0.75
,
ratio
=
0.75
,
prune_params_type
=
'conv1x1_only'
,
prune_params_type
=
'conv1x1_only'
,
place
=
self
.
_places
)
place
=
self
.
_places
)
self
.
_pruner
.
set_static_masks
()
self
.
_pruner
.
set_static_masks
()
# Fixed model sparsity
self
.
_exe
.
run
(
train_program_info
.
startup_program
)
self
.
_exe
.
run
(
train_program_info
.
startup_program
)
...
...
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