nni剪枝 unet

NNI (Neural Network Intelligence)是一个开源的自动机器学习（AutoML）工具，NNI剪枝则是NNI的一种功能，主要针对神经网络剪枝优化问题。它可以自动地搜索合适的网络结构和超参数，并进行模型压缩以达到更好的模型性能。

UNET是一种用于图像分割的卷积神经网络模型，它具有很强的图像分割能力，常被用于医疗图像分割等领域。NNI剪枝可以应用在UNET模型上，通过搜索最佳的剪枝率来实现UNET的模型压缩和加速，同时保证模型性能不受影响。

相关问题

yolov5 nni剪枝

NNI剪枝是一种使用神经网络智能化（Neural Network Intelligence，NNI）工具进行剪枝的方法。在yolov5中，可以使用NNI工具进行剪枝操作。首先，需要下载yolov5s.pt模型文件和相应的配置文件，如coco_hand.yaml和yolov5s.yaml。\[1\]然后，将yolov5_prune项目中的pruned_common.py文件复制到官方yolov5项目的model目录下。\[2\]接下来，使用finetune_pruned.py文件进行微调模型。在终端中输入相应的指令，开始微调模型。微调后的模型将保存在yolov5-6.1-pruning/runs/train/yolov5s-finetuned路径下。\[3\]最后，可以对微调后的模型进行测试。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5s 剪枝](https://blog.csdn.net/m0_53608998/article/details/117687416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [yolov5s模型剪枝详细过程(v6.0)](https://blog.csdn.net/yjcccccc/article/details/128633226)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv5剪枝✂️| 模型剪枝实战篇](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/127576130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

nni configlist

NNI的configlist是用来列出当前的超参数搜索空间的配置列表。在NNI中，我们可以通过定义一个搜索空间来指定超参数的范围和类型。这个搜索空间可以包含不同的超参数，比如学习率、批量大小等等。通过configlist，我们可以查看当前的搜索空间配置，以便了解我们正在搜索的超参数范围和类型。具体的使用方法可以参考NNI的GitHub帮助文档中的相关章节。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [微软自动调参工具—NNI—安装与使用教程（附错误解决）](https://blog.csdn.net/weixin_43653494/article/details/101039198)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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