DNN Quantization with Outlier Channel Splitting (OCS) 项目教程

DNN Quantization with Outlier Channel Splitting (OCS) 项目教程

dnn-quant-ocs DNN quantization with outlier channel splitting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dn/dnn-quant-ocs

1. 项目目录结构及介绍

dnn-quant-ocs/
├── OCS-CNN/
│   ├── scripts/
│   ├── example.sh
│   └── compress_classifier.py
├── apputils/
├── distiller/
├── examples/
├── imgsim/
├── jupyter/
├── models/
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE.md
├── README.md
├── __init__.py
├── pylintrc
└── requirements.txt

目录结构介绍

• OCS-CNN/: 包含OCS-CNN模型的相关脚本和启动文件。

  • scripts/: 包含用于运行实验的脚本。
  • example.sh: 示例脚本，展示如何运行OCS-CNN模型。
  • compress_classifier.py: 启动文件，用于压缩分类器模型。

• apputils/: 包含应用程序的实用工具。

• distiller/: 包含用于神经网络压缩的库。

• examples/: 包含示例代码和数据。

• imgsim/: 包含图像相似性相关的代码。

• jupyter/: 包含Jupyter Notebook文件。

• models/: 包含预训练模型和模型定义。

• tests/: 包含测试代码。

• .gitignore: Git忽略文件。

• LICENSE.md: 项目许可证文件。

• README.md: 项目说明文件。

• init.py: Python包初始化文件。

• pylintrc: Pylint配置文件。

• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

compress_classifier.py

compress_classifier.py 是项目的启动文件，用于压缩分类器模型。该文件的主要功能包括：

• 加载预训练模型。
• 配置量化参数。
• 使用OCS方法进行量化。
• 评估量化后的模型性能。

使用示例

python compress_classifier.py \
  --data-dir %DATA_DIR% \
  --arch resnet50 \
  --batch-size 128 \
  --evaluate \
  --pretrained \
  --act-bits 8 \
  --weight-bits 6 \
  --quantize-method ocs \
  --weight-expand-ratio 0.02 \
  --weight-clip-threshold 1.0 \
  --act-clip-threshold 1.0 \
  --profile-batches 4

3. 项目的配置文件介绍

pylintrc

pylintrc 是Pylint的配置文件，用于配置代码检查工具Pylint的行为。该文件定义了代码风格、错误检查规则等。

requirements.txt

requirements.txt 列出了项目所需的所有Python依赖包及其版本。使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

README.md

README.md 是项目的说明文件，包含了项目的概述、安装指南、使用说明等内容。建议在开始使用项目前仔细阅读该文件。

通过以上介绍，您应该对DNN Quantization with Outlier Channel Splitting (OCS) 项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。希望这份教程能帮助您顺利开始使用该项目。

dnn-quant-ocs DNN quantization with outlier channel splitting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dn/dnn-quant-ocs