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

Local blog for Japanese speaking developers

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

ラベル

ブログアーカイブ

2021
- 1

2020
- 12
- 11
- 10
- 9
- 8
- 7
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1

2019
- 12
- 11
- 10
- 9
- 8
- 7
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1

2018
- 12
- 11
- 10
- 9
- 8
- 7
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1

2017
- 12
- 11
- 10
- 9
- 8
- 7
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1

2016
- 12
- 11
- 10
- 9
- 8
- 7
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1

2015
- 12
- 11
- 10
- 9
- 8
- 7
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2

2014
- 12
- 11
- 10
- 9
- 8
- 7
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1

2013
- 12
- 11
- 10
- 9
- 8
- 7
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1

2012
- 12
- 11
- 10
- 9
- 8
- 7
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1

2011
- 12
- 11
- 10
- 9
- 8
- 7
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1

2010
- 12
- 11

Feed

"プロダクトに関するご意見はプロダクトフォーラムにお願いします"

Google
Privacy
Terms