Pytorch实现模型蒸馏

最新推荐文章于 2025-10-11 10:36:02 发布
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#自然语言处理 #深度学习 #pytorch

博客简单记录了使用Pytorch进行模型蒸馏的主要代码，数据处理内容需另行补充，涉及自然语言处理和深度学习领域。

简单记录一下使用Pytorch进行模型蒸馏的主要代码,，其余数据处理的内容可以另行补充

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

from torch.nn import CrossEntropyLoss
from torch.utils.data import TensorDataset,DataLoader,SequentialSampler

class model(nn.Module):
	def __init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim):
		super(model,self).__init__()
		self.layer1 = nn.LSTM(input_dim,hidden_dim,output_dim,bat
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pytorch实现模型蒸馏
小小程序员
05-27 3313
#首先导入模块、准备数据 import torch from torch.utils.data import DataLoader import torch.utils.data as Data import torchvision.transforms as transforms import numpy as np import os from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional
知识蒸馏——pytorch实现
Pcl2001的博客
03-24 8621
知识蒸馏——pytorch实现
rank_distill：排名蒸馏的PyTorch实现
02-17
排名蒸馏 排名蒸馏的PyTorch实现： ，唐嘉喜和王珂，KDD '18 要求 Python 2或3 脾气暴躁的 科学 用法 训练学生模型（Model-S） 运行d=50 python train_caser.py以获得学生模型的性能。 完成后，我们会将模型保存在文件夹检查点/ 培训教师模型（Model-T） 使用d=100运行python train_caser.py以获取教师模型的性能。 完成后，我们会将模型保存在文件夹检查点/ 通过分级蒸馏训练学生模型（Model-RD） 使用d=100运行python train_caser.py以获得训练有素的教师模型。 完成后，我们将教师模型保存在文件夹检查点/ （您也可以跳过此步骤，因为checkpoint / gowalla-caser-dim = 100.pth.tar中有一个） 运行python distill_ca
收藏！大模型知识蒸馏技术详解：白盒与黑盒蒸馏完全指南
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2401_85373691的博客
10-11 527
知识蒸馏是将大模型（教师）能力传递给小模型（学生）的技术，分为白盒（访问内部结构，优化KL散度）和黑盒（仅通过输入输出学习）两种方式。这种方法能在保持高性能的同时大幅减少计算资源消耗，特别适合移动设备和嵌入式系统，是当前大模型优化的重要技术。
Pytorch实现的各种知识蒸馏方法-python
06-18
Pytorch实现的各种知识蒸馏方法 Knowledge-Distillation-Zoo Pytorch 实现各种知识蒸馏 (KD) 方法。 本知识库是一个简单的参考资料，主要侧重于基础知识蒸馏/转移方法。 因此没有考虑许多技巧和变化，例如逐步训练、迭代训练、教师集成、KD 方法集成、无数据、自蒸馏、量化等。 希望它对您的项目或研究有用。 我将使用新的 KD 方法定期更新此 repo。 如果我遗漏了一些基本方法，请与我联系。 Lists Name Method Paper Link Code Link Baseline basic model with softmax loss — code Logits通过回归logits模拟学习论文代码ST软目标论文代码AT注意力转移论文代码Fitnet提示薄深度网络论文代码NST神经选择性转移论文代码PKT概率知识转移论文代码 FSP 求解流程过程论文代码 FT 因子转移论文代码 RKD 关系知识蒸馏论文代码 AB 激活边界论文代码 SP 相似性保存论文代码 Sobolev sobolev/jacobian 匹配论文代码 BSS 边
文本知识蒸馏代码pytorch pytorch模型蒸馏
lovely_yoshino的博客
11-28 2000
教师模型先定义 三个隐藏层fc1，fc2，fc3self.dropout = nn.Dropout(p = 0.5) # 使用dropout防止过拟合x = self.relu(x) # 前向传播使用线性整流relu激活函数return x# 学生模型return xmodel = StudentModel() # 从头先训练一下学生模型# 设置交叉损失函数 和 激活函数epochs = 3# 训练集上训练权重# 前向预测# 反向传播，优化权重。
【Pytorch】使用Pytorch进行知识蒸馏
Eli_Code
03-16 1万+
【Pytorch】使用Pytorch进行知识蒸馏 关于 `import torch.nn as nn` 关于 `nn.functional` 关于`from torch.utils.data import DataLoader`
精选资源
人工智能-项目实践-知识蒸馏-基于Pytorch的知识蒸馏（中文文本分类）.zip
12-26
基于Pytorch的知识蒸馏（中文文本分类），将用bert训练好的中文分类模型蒸馏到bilstm上。使用的是hugging face上的bert-base-chinese，可去自行下载。知识蒸馏主要是将bert输出的logits中的知识蒸馏到bilstm中的...
基于 PyTorch 的模型瘦身三部曲：量化、剪枝和蒸馏，让模型更短小精悍！
m0_59257547的博客
07-22 7982
：本文详细介绍了如何使用PyTorch实现模型量化、剪枝和蒸馏，以达到模型瘦身的目的。从理论原理到实践代码，全方位解读如何在保持模型性能的同时，显著减小模型大小和提高推理速度。无论你是深度学习新手还是资深开发者，都能从中获得宝贵的模型优化技巧。立即阅读，开启你的模型瘦身之旅！
pytorch_classification：利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码
02-05
pytorch_classification 利用pytorch实现图像分类，其中包含的密集网，resnext，mobilenet，efficiencynet，resnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法 实现功能 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，修正与投票融合 利用flask实现模型云端api部署 使用tta测试时增强进行预测 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KN
知识蒸馏详解及pytorch官网demo案例
qq_52048052的博客
03-31 2497
知识蒸馏，pytorch，demo，模型压缩方法，基于响应的知识，基于特征的知识，基于关系的知识；离线蒸馏，在线蒸馏，自蒸馏；师生架构
TextBrewer：基于PyTorch的知识蒸馏工具包，用于自然语言处理
02-03
| TextBrewer是用于自然语言处理的基于PyTorch的模型提炼工具包。 它包括来自NLP和CV领域的各种蒸馏技术，并提供了易于使用的蒸馏框架，使用户可以快速试验最新的蒸馏方法，以压缩模型的代价相对较小。性能，提高推理速度并减少内存使用量。 通过或检查我们的论文。 新闻 2020年11月11日 更新到0.2.1 ： 更加灵活的蒸馏：支持将不同批次的物料喂给学生和老师。 这意味着学生和老师的批次不再需要相同。 它可以用于提取具有不同词汇表的模型（例如，从RoBERTa到BERT）。 更快的蒸馏：用户现在可以预先计算并缓存教师的输出，然后将缓存提供给蒸馏器以节省教师的前行时间。 有关上述功能的详细信息，请参见。 MultiTaskDistiller现在支持中间功能匹配丢失。 Tensorboard现在记录了更详细的损失（KD损失，硬标签损失，匹配损失...）。 请参阅详细信息。 2020年8月27日 我们很高兴地宣布，我们的模型位于GLUE基准之上，请检查。 点击这里查看旧新闻2020年8月24日 更新到0.2.0.1 ： 修复了MultiTaskDistill
蒸馏模型：蒸馏研究代码-matlab开发
05-30
这是我想出的一个简单的代码来分析蒸馏。 它为您提供托盘的理论数量、E_overall、R_min 和使用 McCabe-Thiele 方法的最佳进料托盘位置。 希望它对你们有用。 干杯
知识蒸馏（Pytorch入门）
我有明珠一颗的博客
11-15 788
【代码】蒸馏学习（Pytorch入门）
pytorch（10）-- 知识蒸馏
AP1005834的博客
02-18 2007
一、前言 本篇讨论知识蒸馏，简单而言就是使用一个复杂但性能较好的模型作为教师模型，带动一个简单结构的学生模型迭代训练，使学生模型的数据拟合结果向教师模型结果趋近，从而提高简单模型的效果 代码将使用cifa10数据集上训练达到95%准确率的模型作为教师模型，对一个简单3层卷积网络做蒸馏 二、代码 教师模型采用 pytorch官方导出，加载训练好的模型 teach_model = resnet18(pretrained=False) incha...
Knowledge Distillation(KD) 知识蒸馏 & Pytorch实现
hxxjxw的博客
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2015年由Hinton提出这个概念
知识蒸馏（Knowledge Distillation）的Pytorch实现以及分析
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小石的博客
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       知识蒸馏（Knowledge Distillation）的概念由Hinton大神于2015年在论文《Distilling the Knowledge in a Neural Network》中提出，论文见：https://arxiv.org/abs/1503.02531。此方法的主要思想为：通过结构复杂、计算量大但是性能优秀的教师神经网络，对结构相对简单、计算量较小的学生神经网络进行...
知识蒸馏实战代码教学二（代码实战部分）
study_jiang_up的博客
02-20 2603
总的来说，知识蒸馏是一种有效的模型压缩技术，可以通过在模型训练过程中引入额外的监督信号来训练简化的模型，从而获得与大型复杂模型相近的性能，但具有更小的模型尺寸和计算开销。
知识蒸馏实战：用PyTorch和预训练模型提升小模型性能
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知识蒸馏是一种将大型、高性能的“教师模型”的知识迁移到小型、高效的“学生模型”中的技术，旨在解决深度学习模型在资源受限环境中的部署问题。通过模仿教师模型的“软标签”，学生模型能够在保持高性能的同时减少计算成本。本文详细介绍了知识蒸馏的核心概念，包括教师模型、学生模型、软标签和蒸馏损失，并通过PyTorch实现了一个图像分类的知识蒸馏案例。具体步骤包括导入库、定义教师模型（预训练的ResNet18）、定义学生模型（简单的CNN）、定义蒸馏损失函数，并最终组合这些部分进行训练。通过这种方式，学生模型能够在较小的
pytorch实现知识蒸馏
03-26
### 使用 PyTorch 实现知识蒸馏 #### 背景介绍 知识蒸馏是一种通过较大模型（称为教师模型）指导较小模型（称为学生模型）训练的技术。这种方法可以显著提升小型化网络的表现性能，使其接近甚至达到大型复杂模型的效果。 #### 方法描述 在 PyTorch 中实现知识蒸馏的核心在于定义损失函数并结合软目标和硬目标进行优化[^1]。具体来说，可以通过调整超参数 `alpha` 和温度系数 `temperature` 来平衡两种目标的影响[^4]。 以下是基于 PyTorch 的知识蒸馏实现的关键步骤： 1. **准备数据集**：加载用于训练的数据集。 2. **构建模型架构**：设计教师模型和学生模型。 3. **定义损失函数**：引入 KL 散度计算软标签之间的差异，并加入交叉熵作为硬标签的监督信号。 4. **设置优化器与调度器**：配置 Adam 或 SGD 等常用优化算法以及学习率衰减策略。 5. **执行训练过程**：迭代更新权重直至收敛。 下面展示一段完整的代码示例供参考： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms # 数据预处理部分省略... class TeacherModel(nn.Module): def __init__(self): super(TeacherModel, self).__init__() # 定义复杂的教师模型结构... def forward(self, x): return ... class StudentModel(nn.Module): def __init__(self): super(StudentModel, self).__init__() # 设计简化的学生模型结构... def forward(self, x): return ... def knowledge_distillation_loss(student_output, teacher_output, target, temperature=4.0, alpha=0.7): soft_targets = nn.functional.softmax(teacher_output / temperature, dim=-1) student_soft_logits = nn.functional.log_softmax(student_output / temperature, dim=-1) kl_div_loss = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')(student_soft_logits, soft_targets) * (temperature ** 2) ce_loss = nn.CrossEntropyLoss()(student_output, target) total_loss = alpha * kl_div_loss + (1 - alpha) * ce_loss return total_loss device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' teacher_model = TeacherModel().to(device).eval() student_model = StudentModel().to(device).train() criterion = knowledge_distillation_loss optimizer = optim.Adam(student_model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for data, labels in dataloader: data, labels = data.to(device), labels.to(device) with torch.no_grad(): teacher_preds = teacher_model(data) optimizer.zero_grad() student_preds = student_model(data) loss = criterion(student_preds, teacher_preds.detach(), labels) loss.backward() optimizer.step() ``` 上述脚本展示了如何搭建一个基本的知识蒸馏框架[^2]。其中涉及到了几个重要组件的选择依据及其作用说明如下表所示： | 参数名称 | 描述 | |----------|----------------------------------------------------------------------------------------| | T | 控制分布平滑程度的一个正数常量；较高的数值会使概率更加均匀分布 | | α | 平衡因子用来调节来自真实标签的信息占比相对于由老师传递出来的信息所占的比例 | #### 总结 综上所述，在 PyTorch 下完成一次成功的知识蒸馏操作不仅需要合理选取硬件环境版本匹配情况下的依赖库安装状态确认工作^，还需要精心挑选合适的超参组合以获得最佳效果表现形式^。
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