network compression
时间: 2023-11-04 16:07:14 浏览: 41
网络压缩是一种通过减少神经网络的大小和复杂度来减少计算和存储需求的技术。网络压缩可以通过多种方式实现,包括网络剪枝、参数量化和架构设计等方法。其中,网络剪枝是通过训练一个大的网络,然后修剪掉其中weight接近0的参数或神经元来减少网络的大小;参数量化是通过使用更小的bit来代替参数值或将weight分组后进行取平均值来减少网络的存储需求;架构设计是通过调整网络结构来减少需要的参数等。同时,多种压缩方法的组合使用可能会比单独使用一种压缩方法的效果更佳。
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Analyzing model C:/STMcube/Packs/STMicroelectronics/X-CUBE-AI/8.0.1/Utilities/windows/stm32ai analyze --name network -m C:/HALcx/fish2ylolov5/yolov5n.onnx --type onnx --compression medium --verbosity 1 --workspace C:\Users\吴泽坤\AppData\Local\Temp\mxAI_workspace244371329915009066178276986669849 --output C:\Users\吴泽坤\.stm32cubemx\network_output --allocate-inputs --series stm32h7 --allocate-outputs Neural Network Tools for STM32AI v1.7.0 (STM.ai v8.0.1-19451) INTERNAL ERROR: list index out of range
这一个使用 STM32Cube.AI 工具进行深度学习模型分析的命令。然而,根据错误提示,这里出现了一个"list index out of range"的内部错误,意味着代码尝试访问一个超出列表范围的索引位置。
要解决这个问题,你可以检查一下命令中的参数是否正确,并确保路径和文件名都是有效的。另外,你还可以尝试更新或重新安装 STM32Cube.AI 工具以确保使用的是最新版本,并且查看是否有相关的文档或论坛帖子,以了解其他人是否遇到了类似的问题。如果问题仍然存在,你可能需要联系 STM32Cube.AI 工具的开发者或技术支持团队以获取更具体的帮助。
翻译如下,并解释BSNN指的是什么意思?Neural Network(BSNN) Dedicated 800MHz DSP for control logic and custom operators HW based 3-D CNN MAC array computation o 3-D tensor MAC array with high utilization o Structured weight pruning and compression o Up-to 4x sparsity computation speed up o Fixed point 8-bit weight, 8-bit or 4-bit data precision o Per layer and per channel quantization o Non-power-of-2 quantization HW based 2-D GEMM engine o 512 MAC for int16 and FP16 o 1024 MAC for int8 HW based 1-D EDP engine o Element wise: add, subtract, mul, max, min, abs, neg, clamp, scale, cmp o Vector reduction: radd, rmax, rmin o Non-linear: tanh, sigmoid, exp, ln, reciprocal
这段翻译讲述的是基于硬件的神经网络(BSNN)的结构和功能。硬件上,BSNN拥有专门用于控制逻辑和自定义操作的800MHz DSP,以及用于3D CNN MAC的阵列计算的硬件。3D张量MAC数组具有高利用率,支持结构权重剪枝和压缩,最多可以实现4倍稀疏计算加速,使用定点8位权重,8位或4位数据精度,支持每层和每通道量化,以及非2的指数量化。此外,BSNN还拥有基于硬件的2D GEMM引擎,提供512个MAC用于int16和FP16,以及1024个MAC用于int8,以及基于硬件的1D EDP引擎,支持各种元素间运算、向量降维和非线性运算,如tanh、sigmoid、exp、ln和reciprocal等等。
BSNN是指基于硬件的神经网络,拥有专门的硬件进行计算,具有高效、快速的计算能力。