PocketFlow

收录理由

把深度学习模型塞进手机这类算力有限的设备，向来是件麻烦事：模型太大跑不动，速度也跟不上。PocketFlow 把这份苦差事接了过去，自动把模型压缩、加速。你不需要手动调剪枝或量化的参数，只要定下一个目标压缩比或加速比，框架就会自己搜索合适的超参数，把候选模型一个个试过来，挑出效果最好的那个。它内置了通道剪枝、权重稀疏化、均匀和非均匀量化等多种手段，可以在同一个模型上对比不同压缩方式的表现。微调和蒸馏选项能尽量把精度损失压到最低，分布式训练的支持也让大网络的迭代不那么吃力。这套框架出自腾讯 AI Lab 的机器学习团队，最初就是为了工业场景下压缩神经网络而开发的。