Distiller

课题需要来学习一下Intel开源的Distiller神经网络压缩库。 Intel 主要根据以下特征和工具构建了 Distiller： 集成了剪枝、正则化和量化算法的框架 分析和评估压缩性能的一组工具 当前最优压缩算法的示例实现 安装 Clone Distiller git clone https://github.com.NervanaSystems/distiller.git Create a

Distiller是由Intel AI Lab维护的基于PyTorch的开源神经网络压缩框架。主要包括： 用于集成剪枝（pruning），正则化（regularization）和量化（quantization ）算法的框架。 一套用于分析和评估压缩性能的工具。 现有技术压缩算法的示例实现。 这算是目前我发现的最完整的压缩框架了，比较适合科研工作。下面简单说一下安装和使用。 NervanaSyste

Adobe PostScript 软件版本：3018.101 CID support library initialization completed. “PDFX4 2008 JPN.joboptions”中出现 Adobe PDF 设置文件读错误： /CheckCompliance out of range 网上找了半天没解决成，无意中发现在设置中修改提示超出范围，%ProgramData%\

R语言ggplot2可视化散点图（scatter plot）、aes函数中的fill参数为连续变量、使用scale_fill_distiller函数自定义指定连续变量的颜色填充方案 目录

本文是对Distiller官方文档Preparing a Model for Quantization的翻译。 Background 注意：如果只希望对所需的修改进行精简以确保模型在Distiller中正确量化，则可以跳过此部分，直接进入下一部分。 Distiller提供了一种，可将“原始” 的FP32 PyTorch模型转换为对应量化模型（用于量化感知训练和训练后量化）的自动机制。该机制在PyT

Distiller 安装时环境配置的一些可选项 因为一些论文需要接触到 Interl的Distiller 框架。最初是严格按照Git文档测试过的python3.5、cuda10.1配置的。后来为了使用spyder4.0.1。升级到python3.7.7。cuda自动升级到10.2。不过并不影响使用。虚拟环境是用anaconda创建的。经过忐忑的测试，example程序的运行没有问题。应该是能够兼容

R语言ggplot2可视化散点图（scatter plot）、使用scale_size函数自定义指定散点大小的度量、scale_fill_distiller函数自定义指定散点的颜色映射（填充色的度量） 目录

公司计算资源限制，将开发环境转移到学校实验室的服务器上进行，需要重新配置一遍开发环境。服务器配置为10块RTX 2080Ti的显卡。本以为有了之前一次配置环境的经验会很顺利，naive。。。 1.torch包之间的依赖关系 由于distiller的requirement.txt中说明 torch==1.1.0，torchvision==0.3.0，torchnet==0.0.4，pretraine

神经网络 (Neural Network) 是机器学习的一个分支，全称人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 Perceptron (感知器) 一个典型的神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，其中箭头代表着数据流动的方向，而圆圈代表激活函数（最常用的激活函数为

译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 可以使用torch.nn包来构建神经网络. 我们以及介绍了autograd，nn包依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。 例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类： 这是一个简单的前馈神经网络（feed-forward network）。它接受一

我玩神经网络。我了解卷积层、完全连接层和许多其他东西是如何工作的。我还知道什么是梯度，以及如何训练这样的网络。 框架千层面包含一个称为InverseLayer的层。 InverseLayer类通过应用要反转的层相对于其输入的偏导数，对神经网络的单层执行反转操作。 我不知道这是什么意思，或者我应该在什么时候使用这个层。或者倒置偏导数背后的想法是什么？ 非常感谢你

我用newff在Matlab中创建了一个用于手写数字识别的神经网络。 我只是训练它只识别0 输入层有9个神经元，隐层有5个神经元，输出层有1个神经元，共有9个输入。 我的赔率是0.1 我在Matlab中进行了测试，网络运行良好。现在我想用c语言创建这个网络，我编写了代码并复制了所有的权重和偏差（总共146个权重）。但当我将相同的输入数据输入到网络时，输出值不正确。 你们谁能给我指点路吗？ 这是我的

PyTorch包含创建和实现神经网络的特殊功能。在本章中，我们将创建一个简单的神经网络，实现一个隐藏层开发单个输出单元。 我们将使用以下步骤使用PyTorch实现第一个神经网络 - 第1步 首先，需要使用以下命令导入PyTorch库 - 第2步 定义所有图层和批量大小以开始执行神经网络，如下所示 - 第3步 由于神经网络包含输入数据的组合以获得相应的输出数据，使用以下给出的相同程序 - 第4步 借

我正在学习神经网络和反向传播。我想我了解网络是如何工作的，在输入、输出、隐藏层、权重、偏差等方面。但是，我仍然不完全了解如何设计一个网络来适应一个问题。IE：假设我想要一个神经网络来学习如何演奏曲子，我该如何把这个问题转化为神经网络的设计呢？欢呼：）

介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点，通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用 PTB(Penn Tree Bank) 数据集，这是一种常用来衡量模型的基准，同时它比较小而且训练起来相对快速。 语

注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page，以及Alex Kriz