add_dl_pruning_batchT_add_dl_pruning_batchAddDlPruningBatchAddDlPruningBatchadd_dl_pruning_batch (Operator)
Name
add_dl_pruning_batchT_add_dl_pruning_batchAddDlPruningBatchAddDlPruningBatchadd_dl_pruning_batch — Berechnen von Scores für das Pruning eines Deep Learning-Modells.
Signatur
Beschreibung
add_dl_pruning_batchadd_dl_pruning_batchAddDlPruningBatchAddDlPruningBatchAddDlPruningBatchadd_dl_pruning_batch berechnet Scores für das Pruning des
Deep Learning-Modells DLModelHandleToPruneDLModelHandleToPruneDLModelHandleToPruneDLModelHandleToPruneDLModelHandleToPrunedlmodel_handle_to_prune.
Genauer gesagt werden die Scores für den Batch gegebener Bilder,
DLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchdlsample_batch, berechnet und bei jedem Aufruf von
add_dl_pruning_batchadd_dl_pruning_batchAddDlPruningBatchAddDlPruningBatchAddDlPruningBatchadd_dl_pruning_batch im Pruning-Daten-Handle
DLPruningHandleDLPruningHandleDLPruningHandleDLPruningHandleDLPruningHandledlpruning_handle intern akkumuliert.
Der Parameter DLModelHandleToPruneDLModelHandleToPruneDLModelHandleToPruneDLModelHandleToPruneDLModelHandleToPrunedlmodel_handle_to_prune gibt das Deep Learning-Modell an,
das für die Berechnung verwendet wird.
Es ist zu beachten, dass add_dl_pruning_batchadd_dl_pruning_batchAddDlPruningBatchAddDlPruningBatchAddDlPruningBatchadd_dl_pruning_batch nur Deep
Learning-Modelle vom Typ 'classification'"classification""classification""classification""classification""classification" unterstützt.
Der Parameter DLPruningHandleDLPruningHandleDLPruningHandleDLPruningHandleDLPruningHandledlpruning_handle gibt das Handle zu den Pruning-Daten
an. Dieses Handle wird verwendet um Informationen wie z.B. die Scores oder
den Pruning Modus zu übergeben. Siehe create_dl_pruningcreate_dl_pruningCreateDlPruningCreateDlPruningCreateDlPruningcreate_dl_pruning für weitere
Informationen zu den implementierten Pruning Modi.
Der Parameter DLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchdlsample_batch gibt den Batch mit Eingabebildern an,
auf welchen die Scores berechnet werden.
Beachten Sie, dass die Anzahl von Bildern in einem DLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchdlsample_batch
Tupel gleich der 'batch_size'"batch_size""batch_size""batch_size""batch_size""batch_size" des Modells sein muss.
Das Konzept von Deep Learning ist in der Einleitung zu Kapitel
Deep Learning beschrieben.
Ausführungsinformationen
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Parameter
DLModelHandleToPruneDLModelHandleToPruneDLModelHandleToPruneDLModelHandleToPruneDLModelHandleToPrunedlmodel_handle_to_prune (input_control) dl_model → HDlModel, HTupleHHandleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)
Handle des zu reduzierenden Deep Learning-Modells.
DLPruningHandleDLPruningHandleDLPruningHandleDLPruningHandleDLPruningHandledlpruning_handle (input_control) dl_pruning → HDlPrune, HTupleHHandleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)
Handle mit den Pruning-Daten.
DLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchDLSampleBatchdlsample_batch (input_control) dict-array → HDict, HTupleSequence[HHandle]HTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)
Tupel von Dictionaries mit Eingabebildern.
Vorgänger
read_dl_modelread_dl_modelReadDlModelReadDlModelReadDlModelread_dl_model,
create_dl_pruningcreate_dl_pruningCreateDlPruningCreateDlPruningCreateDlPruningcreate_dl_pruning,
set_dl_pruning_paramset_dl_pruning_paramSetDlPruningParamSetDlPruningParamSetDlPruningParamset_dl_pruning_param
Nachfolger
get_dl_pruning_paramget_dl_pruning_paramGetDlPruningParamGetDlPruningParamGetDlPruningParamget_dl_pruning_param,
gen_dl_pruned_modelgen_dl_pruned_modelGenDlPrunedModelGenDlPrunedModelGenDlPrunedModelgen_dl_pruned_model
Modul
Deep Learning Training