apxlwl/MobileNet-v2-pruning

关于参数变化

YongboLiang opened this issue · 7 comments

你好,我基于mobilenet,利用slimming来进行剪枝,下面是运算量和参数数量的变化
flops:313.464M->310.625M, params: 2.226M->2.206M。
实验过程中的参数设置是和您给的一样的,但是剪枝后的参数数量基本变化不大,和图表展示的有很大的差异。
您可以在空闲的时间回复一下吗?我应该怎么达到图表中剪枝的效果呢?谢谢

在slimming.py中,参数pruneratio根本没有用到啊

同一楼,不清楚现在的slimming.py 的css_thresholding 是否可行? 如何修改剪枝比例?

你好,我基于mobilenet,利用slimming来进行剪枝,下面是运算量和参数数量的变化
flops:313.464M->310.625M, params: 2.226M->2.206M。
实验过程中的参数设置是和您给的一样的,但是剪枝后的参数数量基本变化不大,和图表展示的有很大的差异。
您可以在空闲的时间回复一下吗?我应该怎么达到图表中剪枝的效果呢?谢谢

请问你解决了吗?

@YongboLiang你解决了吗?我修剪完 不仅参数减少了这么点,而且加载出来的准确率我训练的时候达到了九十几,加载出来是十几,你知道为什么吗

@YongboLiang @Jinjicheng @qinger2020
1:slimming原先是全局排序裁减,后面作者调整为根据该层排序裁剪,可以查一下history就能看到。
2:自己可以调整css_thresholding函数,达到自己设计的剪枝比例;实在不会,那就直接将OT_DISCARD_PERCENT=1e-2调大。就能看到压缩flops和param效果了。
@PQ-girl prune完需要finetune.

@YongboLiang @Jinjicheng @qinger2020 1:slimming原先是全局排序裁减,后面作者调整为根据该层排序裁剪,可以查一下history就能看到。 2:自己可以调整css_thresholding函数,达到自己设计的剪枝比例;实在不会,那就直接将OT_DISCARD_PERCENT=1e-2调大。就能看到压缩flops和param效果了。 @PQ-girl prune完需要finetune.

您好,这个slimming剪枝后的模型有没有重构?而且我看剪枝后的通道数不是8的倍数。。这个是要自己写是吗

@YongboLiang @Jinjicheng @qinger2020 1:slimming原先是全局排序裁减,后面作者调整为根据该层排序裁剪,可以查一下history就能看到。 2:自己可以调整css_thresholding函数,达到自己设计的剪枝比例;实在不会,那就直接将OT_DISCARD_PERCENT=1e-2调大。就能看到压缩flops和param效果了。 @PQ-girl prune完需要finetune.

您好,这个slimming剪枝后的模型有没有重构?而且我看剪枝后的通道数不是8的倍数。。这个是要自己写是吗