network compressed

网络压缩（Network Compression）是指通过一系列技术减少神经网络模型的大小和计算复杂度，以便于在网络传输、存储以及设备上更快地运行。这通常涉及到以下几个方面的内容：

1. **权重量化**：将浮点数权重转换成低精度的数据类型，如整数或8位小数，降低存储需求。

2. **结构剪枝**：移除对模型性能影响较小的连接或节点，保留核心部分，提高效率。

3. **知识蒸馏**：利用一个大而复杂的模型（教师模型）指导一个小而轻量级的模型（学生模型），使得后者在减小规模的同时仍能保持较好的性能。

4. **模型剪裁**：对于预训练的模型，仅选择对特定任务至关重要的部分，去掉冗余部分。

5. **编码算法**：如哈夫曼编码、算术编码等，用于更高效的表示模型参数。

网络压缩的主要目标是权衡模型的准确性和资源占用，使其能够在资源受限的环境中部署，同时保持较高的性能。

相关问题

def load_data(path="./data/cora/", dataset="cora"): """Load citation network dataset (cora only for now)""" print('Loading {} dataset...'.format(dataset)) idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, dataset), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) labels = encode_onehot(idx_features_labels[:, -1])

这段代码是用来加载 citation network dataset 中的数据集的。具体来说，它加载了一个叫做 "cora" 的数据集。

这段代码首先使用 `np.genfromtxt` 函数从文件中读取数据，该文件的路径由 `path` 变量指定，文件名由 `dataset` 变量指定。这个文件的格式是一个文本文件，每一行代表了图中的一个节点，每一行包含了节点的特征和标签。

接下来，这段代码使用 `sp.csr_matrix` 函数将节点特征矩阵转换为 Compressed Sparse Row matrix (CSR) 格式。最后，它使用 `encode_onehot` 函数将标签转换为 one-hot 编码格式。

总的来说，这段代码是为了将 citation network dataset 中的数据集加载到内存中，并将其转换为合适的格式以供机器学习算法使用。