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解耦体能训练code

用户要用共享解答基本概念和无标注信息，就可以分派举例来说体能训练、细小体能训练等忽视体能训练过程的磁盘原理。

系统设计磁盘动态来进行了专业知识酿造关键技术，相应为解答基本概念去除体能训练逻辑。首先，查找用户而无须的解答基本概念文件，并将解答基本概念在寄存器中都镜像一份，作为专业知识酿造中都的教师基本概念，原基本概念则作为教职员基本概念。然后，相应地分析基本概念在结构上，找到适于去除酿造loss的层，一般是在此之后一个随身携带可体能训练常量的层。在此之后，教师基本概念通过酿造loss监督原基本概念的细小体能训练或举例来说体能训练。过程如由此可知4上由此可知。

由此可知4 系统设计磁盘流程

经对来自各个场面30个基本概念解析，该原理等同于于由此可知像形态学、由此可知像上下文分离、BERT/ERNIE先于体能训练基本概念和部分由此可知像要能样品基本概念。除了以上显然系统设计的采用方式，用户还可以在配置文件中都修改专业知识酿造相关的常量。配置文件举例来说如下：

Distillation:

# alpha: 酿造loss所占权重；可可用多个数量级，大力支持相同后端口两者之间采用相同的ahpha值

alpha: 1.0

# loss: 酿造loss启发式；可可用多个loss，大力支持相同后端口两者之间采用相同的loss启发式

loss: l2

# node: 酿造后端口，即某层输出的变量名称，可以并不需要：

# 1. 采用自酿造的话，酿造后端口数涵盖教职员的网络后端口即可, 大力支持多后端口酿造;

# 2. 采用其他酿造的话，酿造后端口才可要涵盖教师的网络后端口和对应的教职员的网络后端口,

# 每两个后端口都是由一对，分别总称教师基本概念和教职员基本概念，大力支持多后端口酿造。

node:

- relu_30.tmp_0

# teacher_model_dir: 保有先于测基本概念文件和先于测基本概念常量文件的文件夹名称

teacher_model_dir: ./inference_model

# teacher_model_filename: 先于测基本概念文件，PNG为 *.pdmodel 或 _model_

teacher_model_filename: model.pdmodel

# teacher_params_filename: 先于测基本概念常量文件，PNG为 *.pdiparams 或 _params_

teacher_params_filename: model.pdiparams

用户可以在上述配置文件中都，而无须专业知识酿造所用的损失数组并不一定，去除损失数组的层，也可以将教师基本概念而无须为其它更为大、真实感更为好的基本概念。

其他用户举例来说相应查找

详见1 各金融业务基本概念等同于相同的举例来说原理

举例来说，在查找场面中都，基本概念多、乘积反应速度快，其他用户举例来说是最适于该场面的磁盘原理。如上详见上由此可知，也就是说都发现，相同的金融业务基本概念等同于相同的其他用户举例来说启发式。均受此马达，PaddleSlim解决问题了多种其他用户举例来说启发式。如下由此可知上由此可知，相同的其他用户举例来说启发式在MobileNetV1基本概念上详见现各异，部分启发式还可以Pop采用。

由此可知5 其他用户举例来说清晰度对

随之而来多种其他用户举例来说启发式及其常量的Pop，靠人工实验，难以有所突破基本概念乘积的反应速度。PaddleSlim借助随机热随身携带雨林超天将查找原理改进了其他用户举例来说过程，将本来一周的兼职量较短至1~2天。

由此可知6 随机热随身携带雨林超天将查找示意由此可知

采用其他用户举例来说相应查找，相对人工调天将，基本概念的真实感有普遍的进一步提高，如下详见上由此可知。

启发式相应Pop

除了比较丰富的其他用户举例来说启发式，PaddleSlim还针对相同作战周边环境的物理性质，解决问题了多种细小化时原理。非在结构上化时细小可应用于作战在ARM CPU上的基本概念，ASP半在结构上化时细小可应用于作战在NVIDIA GPU上的基本概念。卷积通道细小虽然可以应用于各种作战周边环境，但是根据潜能，它在NVIDIA GPU上的解答减缓真实感不如在CPU上明显。

为了更为不可否认的磁盘争得更为好的减缓，通常可以将细小化时原理和举例来说原理变换采用。两种原理的变换真实感不数取决于作战周边环境，还取决于基本概念在结构上。相应磁盘动态会分析基本概念在结构上，并根据基本概念在结构上特点和用户而无须的作战周边环境，相应并不需要合理的Pop启发式。

硬件感受

在选定Pop磁盘启发式后，如何确定各个磁盘启发式的常量，则是另一个难题。磁盘启发式的常量基本上与作战周边环境密切相关，才可要考虑芯片物理性质、解答奎的提高效率程度等持续性。硬件感受模块作为作战周边环境的暂由，数据分析并学习作战周边环境的物理性质，为常量基本上共享效能卡斯询服务。

均受解答奎闭包揉合等提高效率的也就是说，磁盘常量与解答反应速度的彼此间并不是一维的。以细小为例，解答奎可能大力支持等于75%细小度的矩阵乘运算，也就是60%细小度和10%细小度都无法解答减缓真实感。因此，增设60%的细小度显然无法含义。另外，细小的减缓真实感还均受矩阵乘闭包的可用形状不良影响。总之，在基本概念在结构上多样化时和作战周边环境多样化时的或多或极多下，靠人工潜能或有趣的公式，不会准确评估磁盘常量与解答反应速度的彼此间。

为此，我们开发了硬件等待时间先于估动态。该动态来进行信息详见转化时深度学习基本概念的方式，对不良影响解答反应速度的因素进行数据分析，为Pop启发式的常量增设共享所范本资讯。

由此可知7 等待时间先于估动态原理由此可知

如由此可知7前方上由此可知，硬件等待时间先于估动态的两个关键模块为等待时间先于估详见和先于估容器：

先于估详见 ：针对每种作战周边环境，采样并测试大量闭包的解答效能，并据信在信息详见中都。信息详见中都的每一行都有闭包并不一定，闭包本身的常量（如：可用形状stride、padding等），细小度，应该举例来说等资讯。先于估详见可以准确先于估命中都的闭包的资讯，但是难以伸展闭包所有就其的常量。 先于估容器 ：采用先于估详见中都的信息，为每类闭包体能训练一个先于测容器，应用于先于测解答效能。先于估容器的准确性不如先于估详见，但是有更为强的普遍化时能力，可以伸展闭包常量的更为多取值。

该动态的兼职流程如由此可知7右侧流程由此可知上由此可知：

第一步 ：分析基本概念在结构上，对解答基本概念做OP揉合（为了想得到最终在作战时分派的OP）； 第二步 ：对第一步产出的解答基本概念中都的所有OP，依序卡斯先于估详见，如果不会命中都，则卡斯先于估容器； 第三步 ：累加所有OP的不间断想得到候选基本概念最终的解答效能。

在以上动态的大力支持下，我们可以短时间内想得到各种磁盘常量下的基本概念解答效能，再根据用户而无须的在特定硬件的解答减缓等于，对准极多量候选基本概念，在此之后逐个解析候选基本概念的清晰度。

短时间内开始采用ACT

在准备好基础信息集和DateLoader的相转化时，数才可要极多量code，就可以解决问题相应磁盘任务。

在相应磁盘进行在此之后，分别分派清晰度评估脚本和反应速度评估脚本，可以分别获得相应磁盘前后的清晰度和反应速度对比，如下详见上由此可知。

完整举例来说恳请天将看：

_compression

更为多基本概念真实感进一步提高

Benchmark

由此可知像形态学

系统设计磁盘不数可以有效磁盘ResNe这种作战于服务后端的大基本概念，还可以作应用于MobileNet、ShuffleNet等为移动后端设计的小基本概念。经过系统设计磁盘，各种基本概念在ARM CPU和NVIDIA GPU上的解答不间断都明显减极多。

特别强调的是，PP-LCNetv2和PP-HGNet是飞桨基本概念团队针对特定芯片设计的高效基本概念在结构上。在人工深度提高效率的相转化时，系统设计磁盘可以进一步进一步提高这些基本概念的解答效能。

关于测试周边环境、信息集等更为多资讯，恳请天将看由此可知像形态学基本概念相应磁盘举例来说。

由此可知像上下文分离

系统设计磁盘在PP-HumanSeg-Lite、PP-LiteSeg、HRNet和UNet等基本概念上，清晰度依然无损，在NVIDIA GPU上的减缓达1.23~1.49倍。

关于测试周边环境、信息集等更为多资讯，恳请天将看由此可知像上下文分离基本概念相应磁盘举例来说。

NLP中都文先于体能训练基本概念

PP-MiniLM是在BERT-base基本概念相转化时，通过专业知识酿造想得到的小基本概念，并在飞桨自然语言处理基本概念奎PaddleNLP中都GNU。PP-MiniLM在NVIDIA T4上的解答效能是BERT-base的2倍。在PP-MiniL基本概念相转化时，进一步采用系统设计磁盘关键技术，在保证7个中都文任务上平均得分依然无损的情况下，可进一步将解答反应速度进一步提高7倍以上。

关于测试周边环境、信息集等更为多资讯，恳请天将看：

_compression/nlp

其他框架的基本概念磁盘真实感

除了对飞桨基本概念的磁盘真实感显著，PaddleSlim系统设计磁盘还大力支持其它框架产出的解答基本概念。

以Hugging FaceGNU的PyTorch解决问题的英文先于体能训练基本概念BERT-base为例，如下详见上由此可知。系统设计磁盘在此之后，在GLUE信息集上的平均准确率有前段进一步提高。

测试周边环境：NVIDIA Tesla T4 GPU, CUDA 11.2, cuDNN 8.0, TensorRT 8.4, batch_size: 40, seqence length: 128

基于PyTorch的YOLOv5s基本概念和YOLOv6s基本概念系统设计磁盘真实感如下：

mAP的所基准均在COCO val2017信息集中都评测想得到 测试周边环境： NVIDIA Tesla T4 GPU, TensorRT 8.4.1, batch_size=1, input_shape=640X640

基于TensorFlow的MobileNetV1基本概念上的相应磁盘真实感如下：

Top1_Acc是在ImageNet1k形态学信息集上测试想得到 测试周边环境：骁龙865 4A77 4A55

具体磁盘原理恳请天将看：

基于Hugging Face的BERT系统设计磁盘举例来说： _compression/pytorch_huggingface 基于PyTorch的YOLOv5系统设计磁盘举例来说： _compression/pytorch_yolov5

_compression

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