From 88bfd3b8aba8c8dc173722462788b19bc2b42871 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jason Date: Tue, 28 Jul 2020 21:02:10 +0800 Subject: [PATCH] Update README.md --- tutorials/compress/README.md | 16 ++++++++-------- 1 file changed, 8 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/tutorials/compress/README.md b/tutorials/compress/README.md index 0d2f2ee..e0d67c1 100644 --- a/tutorials/compress/README.md +++ b/tutorials/compress/README.md @@ -2,15 +2,15 @@ 本目录下整理了使用PaddleX进行模型剪裁训练的代码，代码均会自动下载数据，并使用单张GPU卡进行训练。 PaddleX提供了两种剪裁训练方式， -1. 用户自行计算剪裁配置(推荐)，整体流程为 -> 1.使用数据训练原始模型； -> 2.使用第1步训练好的模型，在验证集上计算各个模型参数的敏感度，并将敏感信息保存至本地文件 -> 3.再次使用数据训练原始模型，在训练时调用`train`接口时，传入第2步计算得到的参数敏感信息文件， -> 4.模型在训练过程中，会根据传入的参数敏感信息文件，对模型结构剪裁后，继续迭代训练 +1. 用户自行计算剪裁配置(推荐)，整体流程为 +> 1.使用数据训练原始模型； +> 2.使用第1步训练好的模型，在验证集上计算各个模型参数的敏感度，并将敏感信息保存至本地文件 +> 3.再次使用数据训练原始模型，在训练时调用`train`接口时，传入第2步计算得到的参数敏感信息文件， +> 4.模型在训练过程中，会根据传入的参数敏感信息文件，对模型结构剪裁后，继续迭代训练 > -2. 使用PaddleX预先计算好的参数敏感度信息文件，整体流程为 -> 1. 在训练调用`train`接口时，将`sensetivities_file`参数设为`DEFAULT`字符串 -> 2. 在训练过程中，会自动下载PaddleX预先计算好的模型参数敏感度信息，并对模型结构剪裁，继而迭代训练 +2. 使用PaddleX预先计算好的参数敏感度信息文件，整体流程为 +> 1. 在训练调用`train`接口时，将`sensetivities_file`参数设为`DEFAULT`字符串 +> 2. 在训练过程中，会自动下载PaddleX预先计算好的模型参数敏感度信息，并对模型结构剪裁，继而迭代训练 上述两种方式，第1种方法相对比第2种方法少了两步（即用户训练原始模型+自行计算参数敏感度信息)，实验验证第1种方法的精度会更高，剪裁的模型效果更好，因此在时间和计算成本允许的前提下，更推荐使用第1种方法。 -- GitLab