文件名称:
sparseml:使用几行代码将稀疏配方应用于神经网络的库，可实现更快，更小的模型-源码
开发工具:
文件大小: 958kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：稀疏ML
使用几行代码将稀疏配方应用于神经网络的库，可实现更快，更小的模型
概述
SparseML是一个工具包，其中包括API，CLI，脚本和库，这些API，CLI，脚本和库将最新的稀疏化算法（例如修剪和量化）应用于任何神经网络。围绕这些算法构建的通用的，配方驱动的方法可简化为ML性能社区创建更快和更小的模型的过程。
这个库包含内集成 ， 和的生态系统，允许无缝模型稀疏。
稀疏化
稀疏化是采用训练有素的深度学习模型，并从过于精确和过度参数化的网络中删除冗余信息的过程，从而形成了更快，更小的模型。稀疏技术包括从和诱导稀疏性到使用或启用自然稀疏。如果正确实施，这些技术将导致性能显着提高和模型更小，并且对基线指标没有影响。例如，修剪加量化可以显着提高性能，同时恢复到几乎相同的基准精度。
Deep Sparse产品套件建立在稀疏性之上，使您可以使用配方驱动的方法轻松地将技术应用于数据集和模型。食
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