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nncf:基于PyTorch *的神经网络压缩框架,用于增强OpenVINO:trade_mark:推理
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2021-02-03
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神经网络压缩框架(NNCF) 该存储库包含基于PyTorch *的框架和用于神经网络压缩的样本。 该框架以Python *包的形式组织,可以在独立模式下构建和使用。 框架架构是统一的,可以轻松添加不同的压缩方法。 这些样本演示了在公共模型和数据集上三个不同用例中压缩算法的用法:图像分类,对象检测和语义分割。 在本文档末尾的表格中,可以找到使用NNCF驱动的样本可获得的。 主要特点 在模型微调过程中应用的各种压缩算法的支持,以实现最佳压缩参数和精度: 自动,可配置的模型图转换以获得压缩模型。 源模型由自定义类包装,并且在图形中插入了其他特定于压缩的图层。 压缩方法的通用接口 GPU加速层
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nncf:基于PyTorch *的神经网络压缩框架,用于增强OpenVINO:trade_mark:推理 (1145个子文件)
CODEOWNERS 91B
functions_cpu.cpp 4KB
functions_cpu.cpp 4KB
functions_cuda.cpp 1KB
functions_cuda.cpp 1KB
tensor_funcs.cpp 870B
extensions.cpp 747B
nms.cpp 266B
functions_cuda_impl.cu 22KB
functions_cuda_impl.cu 12KB
nms_kernel.cu 5KB
common_cuda_funcs.cuh 6KB
common_cuda_defs.cuh 3KB
Dockerfile 1KB
Dockerfile 693B
mask_rcnn.dot 1.84MB
mask_rcnn.dot 1.58MB
mask_rcnn.dot 763KB
densenet121.dot 397KB
inception_v3.dot 329KB
pnasnetb.dot 289KB
densenet121.dot 257KB
densenet121.dot 256KB
densenet121.dot 255KB
inception_v3_device_VPU__mode_liberal__ratio_2.5__setup_type_propagation_based.dot 253KB
inception_v3_device_VPU__mode_liberal__ratio_2.5__setup_type_propagation_based__with_ignored_scopes.dot 252KB
inception_v3_device_VPU__eval_subset_ratio_0.4__setup_type_propagation_based__with_ignored_scopes.dot 245KB
inception_v3_device_VPU__ratio_0.4__setup_type_propagation_based.dot 243KB
inception_v3_device_VPU__mode_strict__ratio_1__setup_type_propagation_based.dot 237KB
inception_v3.dot 224KB
mobilenet_v2.dot 209KB
inception_v3.dot 208KB
inception_v3.dot 207KB
inception.dot 188KB
preresnet50.dot 188KB
pnasnetb.dot 188KB
pnasnetb.dot 187KB
pnasnetb.dot 187KB
inception_v3.dot 184KB
densenet121.dot 181KB
densenet121.dot 181KB
inception_v3.dot 181KB
inception_v3.dot 181KB
shufflenetv2.dot 171KB
resnet50.dot 166KB
gnmt_variable.dot 161KB
gnmt_variable.dot 161KB
shuflenet_g2.dot 161KB
inception_v3.dot 160KB
inception_v3.dot 160KB
ssd_mobilenet.dot 149KB
mobilenet_v2_device_VPU__mode_strict__ratio_1.02__setup_type_propagation_based.dot 148KB
mobilenet_v2_device_VPU__ratio_0.4__setup_type_propagation_based.dot 148KB
mobilenet_v2_device_VPU__eval_subset_ratio_0.4__ratio_0.4__setup_type_propagation_based.dot 148KB
mobilenet_v2_device_VPU__eval_subset_ratio_0.4__setup_type_propagation_based.dot 148KB
mobilenet_v2_device_VPU__setup_type_propagation_based.dot 148KB
mobilenet_v2_device_CPU__setup_type_propagation_based.dot 148KB
mobilenet_v2_device_VPU__mode_liberal__ratio_2.5__setup_type_propagation_based.dot 148KB
mobilenet_v2_device_TRIAL__setup_type_propagation_based.dot 147KB
mobilenet_v2_setup_type_pattern_based.dot 147KB
mobilenet_v2.dot 138KB
mobilenet_v2.dot 134KB
mobilenet_v2.dot 133KB
pnasnetb.dot 133KB
pnasnetb.dot 133KB
inception.dot 128KB
resnet50_device_VPU__mode_strict__ratio_1.11__setup_type_propagation_based.dot 124KB
resnet50_device_VPU__eval_subset_ratio_0.4__ratio_0.4__setup_type_propagation_based.dot 124KB
resnet50_device_VPU__ratio_0.4__setup_type_propagation_based.dot 124KB
resnet50_device_VPU__eval_subset_ratio_0.4__setup_type_propagation_based.dot 124KB
resnet50_device_VPU__setup_type_propagation_based.dot 124KB
resnet50_device_VPU__iter_number_4__setup_type_propagation_based__warmup_iter_number_2.dot 124KB
resnet50_device_VPU__mode_liberal__ratio_2.5__setup_type_propagation_based.dot 124KB
preresnet50.dot 122KB
mobilenet_v2.dot 121KB
preresnet50.dot 121KB
mobilenet_v2.dot 121KB
mobilenet_v2.dot 121KB
densenet121.dot 120KB
preresnet50.dot 119KB
inception.dot 117KB
senet18.dot 117KB
inception.dot 116KB
shufflenetv2.dot 115KB
resnet50.dot 108KB
inception_v3.dot 106KB
gnmt_variable.dot 105KB
shuflenet_g2.dot 105KB
resnet50.dot 104KB
shufflenetv2.dot 104KB
resnet50.dot 103KB
shufflenetv2.dot 103KB
shuflenet_g2.dot 102KB
ssd_mobilenet.dot 102KB
shuflenet_g2.dot 101KB
ssd_vgg.dot 99KB
mobilenet_v2.dot 99KB
mobilenet_v2.dot 99KB
resnext29_32x4d.dot 93KB
resnet50.dot 89KB
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