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PaddlePaddle
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8005424b
编写于
10月 21, 2019
作者:
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提交者:
Bai Yifan
10月 21, 2019
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Change 'ResNet50' to 'ResNet34' in readme of pruning demo in PaddleSlim. (#3675)
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PaddleSlim/classification/pruning/README.md
PaddleSlim/classification/pruning/README.md
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PaddleSlim/classification/pruning/README.md
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8005424b
...
@@ -62,7 +62,7 @@ fc10_weights (1280L, 1000L)
...
@@ -62,7 +62,7 @@ fc10_weights (1280L, 1000L)
综上,我们将MobileNetV2配置文件中的
`pruned_params`
设置为
`.*[r|d]_weights`
。
综上,我们将MobileNetV2配置文件中的
`pruned_params`
设置为
`.*[r|d]_weights`
。
我们可以用上述操作观察MobileNetV1和ResNet
50
的参数名称规律,然后设置合适的正则表达式来剪裁合适的参数。
我们可以用上述操作观察MobileNetV1和ResNet
34
的参数名称规律,然后设置合适的正则表达式来剪裁合适的参数。
## 训练
## 训练
...
@@ -74,7 +74,7 @@ fc10_weights (1280L, 1000L)
...
@@ -74,7 +74,7 @@ fc10_weights (1280L, 1000L)
-
use_gpu: 是否使用gpu。如果选择使用GPU,请确保当前环境和Paddle版本支持GPU。默认为True。
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use_gpu: 是否使用gpu。如果选择使用GPU,请确保当前环境和Paddle版本支持GPU。默认为True。
-
batch_size: 在剪裁之后,对模型进行fine-tune训练时用的batch size。
-
batch_size: 在剪裁之后,对模型进行fine-tune训练时用的batch size。
-
model: 要压缩的目标模型,该示例支持'MobileNetV1', 'MobileNetV2'和'ResNet
50
'。
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model: 要压缩的目标模型,该示例支持'MobileNetV1', 'MobileNetV2'和'ResNet
34
'。
-
pretrained_model: 预训练模型的路径,可以从
[
这里
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/image_classification#%E5%B7%B2%E5%8F%91%E5%B8%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%8A%E5%85%B6%E6%80%A7%E8%83%BD
)
下载。
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pretrained_model: 预训练模型的路径,可以从
[
这里
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/image_classification#%E5%B7%B2%E5%8F%91%E5%B8%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%8A%E5%85%B6%E6%80%A7%E8%83%BD
)
下载。
-
config_file: 压缩策略的配置文件。
-
config_file: 压缩策略的配置文件。
...
@@ -146,10 +146,8 @@ python infer.py \
...
@@ -146,10 +146,8 @@ python infer.py \
| FLOPS |top1_acc/top5_acc| model_size |Paddle Fluid inference time(ms)| Paddle Lite inference time(ms)|
| FLOPS |top1_acc/top5_acc| model_size |Paddle Fluid inference time(ms)| Paddle Lite inference time(ms)|
|---|---|---|---|---|
|---|---|---|---|---|
|baseline|70.99%/89.68% |- |- |-|
|baseline|70.99%/89.68% |19M |- |-|
|-10%|- |- |- |-|
|-50%|69.66%/88.92% |9M |- |-|
|-30%|- |- |- |-|
|-50%|- |- |- |-|
>训练超参
>训练超参
batch size: 256
batch size: 256
...
@@ -164,8 +162,6 @@ lr: 0.1
...
@@ -164,8 +162,6 @@ lr: 0.1
| FLOPS |top1_acc/top5_acc| model_size |Paddle Fluid inference time(ms)| Paddle Lite inference time(ms)|
| FLOPS |top1_acc/top5_acc| model_size |Paddle Fluid inference time(ms)| Paddle Lite inference time(ms)|
|---|---|---|---|---|
|---|---|---|---|---|
|baseline|72.15%/90.65% |- |- |-|
|baseline|72.15%/90.65% |- |- |-|
|-10%|- |- |- |-|
|-30%|- |- |- |-|
|-50%|- |- |- |-|
|-50%|- |- |- |-|
>训练超参:
>训练超参:
...
@@ -176,13 +172,11 @@ l2_decay: 4e-5
...
@@ -176,13 +172,11 @@ l2_decay: 4e-5
lr: 0.1
lr: 0.1
### ResNet
50
### ResNet
34
| FLOPS |top1_acc/top5_acc| model_size |Paddle Fluid inference time(ms)| Paddle Lite inference time(ms)|
| FLOPS |top1_acc/top5_acc| model_size |Paddle Fluid inference time(ms)| Paddle Lite inference time(ms)|
|---|---|---|---|---|
|---|---|---|---|---|
|baseline|76.50%/93.00% |- |- |-|
|baseline|76.50%/93.00% |- |- |-|
|-10%|- |- |- |-|
|-30%|- |- |- |-|
|-50%|- |- |- |-|
|-50%|- |- |- |-|
>训练超参
>训练超参
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