利用Distiller进行知识蒸馏使用的代码

以下是利用Distiller进行知识蒸馏使用的代码：

import torch
import distiller

# 定义模型和数据集
teacher_model = ...
student_model = ...
train_loader = ...
val_loader = ...

# 定义优化器和损失函数
optimizer = ...
criterion = ...

# 定义知识蒸馏参数
distiller_params = distiller.kd.KnowledgeDistillationParameters(
    alpha=0.5,  # 温度参数
    temperature=10,  # 温度参数
    hard_weight=0.5,  # 硬目标权重
    soft_weight=0.5,  # 软目标权重
    target_is_logits=True,  # 目标是否为logits
    logit_distance_cost=0.01,  # logits距离损失的权重
    weight_decay=0.01  # 权重衰减
)

# 定义知识蒸馏器
distiller = distiller.kd.KnowledgeDistiller(
    teacher_model, student_model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, distiller_params
)

# 进行知识蒸馏
distiller.train()

希望这个代码能够帮助你进行知识蒸馏。