FASTER CNNS WITH DIRECT SPARSE CONVOLUTIONS AND GUIDED PRUNING

摘要: 以前的剪枝技术的缺点. 这个sparsity patterns到底是什么意思?

一.背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度.但,复杂模型的同时,带来了高额的存储空间.计算资源消耗,使其很难落实到各个硬件平台. 为了解决这些问题,压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗. 二.理论基础 必要性:目前主流的网络,如VGG16,参数量1亿3千多万,占用500多MB空间,需要进行300多亿次浮点运算才能完成一次图像识别任务. 可行性:在深度卷积网络中,存在着大量冗余地节点,仅仅只有少部分(5-10%)权值参与着主要的计算,也就是说,仅仅训练小部分的

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41762945 一.Sparse Matrix Storage Formats 对于很多元素为零的稀疏矩阵,仅存储非零元素可使矩阵操作效率更高. 现有许多种稀疏矩阵的存储方式,但是多数采用相同的基本技术,即存储矩阵所有的非零元素到一个线性数组中,并提供辅助数组来描述原数组中非零元素的位置. 1. Coordinate Format (COO) 这种存储方式的主要优点是灵活.简单.仅存储非零元素以及每个

转载请注明出处:Bin的专栏,http://blog.csdn.net/xbinworld 稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵,很多稀疏度在90%甚至99%以上.因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式.本文总结几种典型的格式:COO,CSR,DIA,ELL,HYB. (1)Coordinate(COO) 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组来表示,分别是(行号,列号,数值),对应上图右边的一列.这种方式简单,但是记录单信息多(行列)

转自 http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4273506.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵,很多稀疏度在90%甚至99%以上.因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式.本文总结几种典型的格式:COO,CSR,DIA,ELL,HYB. (1)Coordinate(COO) 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组来表示

sqoop 导入 hive hive.HiveImport: Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.thrift.EncodingUtils.setBit(BIZ)B ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException running import job: java.io.IOException: Hive exited with status 1

安装hive 1.下载hive-2.1.1(搭配hadoop版本为2.7.3) 2.解压到文件夹下 /wdcloud/app/hive-2.1.1 3.配置环境变量 4.在mysql上创建元数据库hive_metastore编码选latin,并授权 grant all on hive_metastore.* to 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'weidong' with grant option; flush privileges; 5.新建hive-site.xml,内容

为了节省存储空间并且加快并行程序处理速度,需要对稀疏矩阵进行压缩存储,压缩存储的原则是:不重复存储相同元素:不存储零值元素.常用的几种矩阵的存储格式如下:COO,CSR,DIA,ELL,HYB等:一般情况下,稀疏矩阵指的是元素大部分是0的矩阵(有些资料定义非零元素不超过5%的矩阵,为稀疏矩阵);所以如何高效存储以及其格式如何确定,往往会影响并行程序的运行效率. 接下来介绍几种存储格式: (一)Coordinate(COO) 这种存储格式比较简单易懂,每一个元素需要用一个三元组来表示,分别是(行号

Sqoop 将mysql 数据导入到hive(import) 1.创建mysql表 CREATE TABLE `sqoop_test` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 插入数据 2.hive 建表 hive> create external table sqoop_test