Google Developers Japan: TensorFlow モデル最適化ツールキット — Pruning API

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TensorFlow モデル最適化ツールキット — Pruning API

2019年7月3日水曜日

この記事は TensorFlow - Medium の記事 "TensorFlow Model Optimization Toolkit — Pruning API" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。code { background-color: transparent } TensorFlow モデル最適化ツールキット — Pruning APIモデル最適化ツールキットロードマップ重みのプルーニング

GitHub リポジトリ<a href="https://medium.com/media/d2b05459b56d9a4c385bb1fbf4736fac/href">https://medium.com/media/d2b05459b56d9a4c385bb1fbf4736fac/href</a> 重みのプルーニングとは重みのプルーニングが役立つ理由チュートリアルトレーニング後に量子化を行う今後TensorFlow Lite 各種モデルにおける結果

異なるモデルやタスクでの値をゼロにする割合（sparsity）とその結果。

動作の仕組みアルゴリズム

プルーニングを行わないテンソル（左）、1x1 のブロックでプルーニングを行ったテンソル（中央）、1x2 のブロックでプルーニングを行ったテンソル（右）の例。

プルーニングに使うランプアップ関数の例。ステップ 0 からステップ 100 までプルーニングを行うようにスケジューリングし、最終的に値をゼロにする割合を 90% とした場合。

チュートリアルドキュメント

テンソルにプルーニングを適用する様子を表したアニメーション。黒いセルは、ゼロでない重みが存在する場所を示す。トレーニングプロセスが進むにしたがって、値がゼロになる割合が増加する。

新しいドキュメントと GitHub リポジトリGitHub プロジェクトおよびリポジトリtensorflow.org/model_optimization謝辞: Raziel Alvarez、Pulkit Bhuwalka、Lawrence Chan、Alan Chiao、Tim Davis、Suyog Gupta、Jian Li、Yunlu Li、Sarah Sirajuddin、Daniel Situnayake、Suharsh Sivakumar
Khanh LeViet - Developer Relations Team

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