【pocketflow系列三】教程

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-02-03 14:17 246阅读 0赞

[https://pocketflow.github.io/tutorial/][https_pocketflow.github.io_tutorial]

1、教程介绍

压缩CNN，并导出为移动端设备可以部署的\*.tflite文件。以在imagenet训练的ResNet18模型为例，使用DisChnPrunedLearner通道剪枝2018算法减少卷积通道数量，从而实现加速。

2、数据准备

将数据集转换成tensorflow的文件格式。

参照：[https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/inception\#getting-started][https_github.com_tensorflow_models_tree_master_research_inception_getting-started]

3、预训练模型准备

可以使用自己训练的，也可以使用官方提供的（地址打不开）。

4、训练压缩模型

DisChnPrunedLearner通道剪枝算法进行训练。

其他可选的算法为：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTc3MDE2OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

消耗：本地模式1GPU需要训练20-30小时。可以通过多GPU加速。

另外，DisChnPrunedLearner还有一些参数可以设置。

压缩后的模型为checkpoint文件，在models\_dcp\_eval文件夹中。

5、导出tensorflow lite

部署到移动端时，转为\*tflite文件。通道剪枝有转换脚本可以直接转换，结果仍保存在models\_dcp\_eval文件夹中。

6、部署到移动端

根据demo走即可。

[https_pocketflow.github.io_tutorial]: https://pocketflow.github.io/tutorial/
[https_github.com_tensorflow_models_tree_master_research_inception_getting-started]: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/inception#getting-started
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTc3MDE2OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220203/9c856a451bd04d2bb17201dc7f48e035.png

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