如何通过通道剪枝与稀疏化技术在不损失精度的情况下实现模型体积减半
模型压缩是AI模型在端侧部署和加速推理的关键步骤。在众多压缩技术中,结构化剪枝(尤其是通道剪枝)因其能直接减少参数数量和计算量(FLOPs),成为实现模型体积减半的有效手段。本文将聚焦于如何结合L1稀疏化训练和通道剪枝,在PyTorch框架...
模型压缩是AI模型在端侧部署和加速推理的关键步骤。在众多压缩技术中,结构化剪枝(尤其是通道剪枝)因其能直接减少参数数量和计算量(FLOPs),成为实现模型体积减半的有效手段。本文将聚焦于如何结合L1稀疏化训练和通道剪枝,在PyTorch框架...