大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络剪枝的问题，于是小编就整理了2个相关介绍神经网络剪枝的解答，让我们一起看看吧。
天天开怎么剪枝？
天天开中的剪枝操作主要是通过删减分类器的不必要特征来实现的。
天天开是一个分类模型，分类器需要在训练过程中学习到对输入数据的不同特征进行判断，但是如果分类器学习到的特征数量过多，就会导致模型参数过多、运算速度降低、泛化能力下降等问题。
因此，需要对分类器的特征数进行剪枝，只保留对分类结果有实际贡献的特征，从而提高模型精度、加快模型运算速度。
剪枝是机器学习中常用的优化技术之一，可以应用于不同的机器学习算法中，如决策树、神经网络等。
在剪枝过程中，需要根据特征的重要性进行评估，可以使用不同的方法进行实现，如基于信息增益、方差等方法。
有没有什么可以节省大量时间的Deep Learning效率神器？
你好。谢邀。
没有理解清楚你的问题中效率的概念。问题1 可能是Deep Learning的训练加速推理加速？或者问题2可能是怎么快速上手Deep Learning？问题1可能不是那么一言两语才能回答完，回答2简单一些。
问题1 Deep Learning的训练加速推理加速？
算子融合之后训练起来减少了无效的拷贝时间，计算组织更加紧密，所以性能更好。
Nvidia NCCL 等都提供这样的***通信方法开启后，梯度的反向传播和平均等运算将大大加速。
多机多卡训练会大大加速神经网络的计算。
通过优化存储空间，使得更多计算在显存中或者内存中显然比在硬盘来回调度快的多。
针对英伟达和intel的计算单元进行了大量的软件优化，部署速度更快。官方也提供了相应的生态，部署起来按照文档也很容易操作。
用最先进的工具把最牛X的选项打开，把所有能利用的***都利用了，自然训练速度和部署推理就会显著提高。
问题2 怎么快速入手Deep Learning？
推荐一个基于PyTorch的Deep Learning框架PyTorch Lightning。
经过我的试用，这个框架现在优点很多，使用方便，节省大量时间，让用户只需要关注模型和数据。不再需要关注很多无关但必要的繁杂细节，例如控制训练流程、保存模型checkpoint、fp16支持、多机多卡训练、梯度累计等等。这些东西全部由框架实现。对于一般的模型训练，只需要关注模型设计和数据读取。模型部分就不谈了。对于数据读取，除了具体的读数据，只需要写一个如何将多个instance打包成一个batch的函数即可。扩展性强。这是我认为这个框架最优秀的地方。PyTorch实际上有很多不同的框架，但是增加的易(无)用(脑)性的同时，其扩展性往往大打折扣。PyTorch Lightning对于这点的处理很好。可能某高级炼金术师不止需要控制模型设计和数据读取，而是想要进行更精细的控制，例如学习率的自定义调节。PyTorch Lightning也通过hook的方式提供了支持，几乎所有常见的可以插入自定义控制流程的地方都可以使用hook进行更精细的控制。
下面说说缺点：
老生常谈的第一点，对于某些国家炼金术师，他们想要控制每一个细节，那么PyTorch Lightning可能无法提供支持。但是我觉得这些人也没必要用这个，自己从头写最好了。
框架还处于高频更新中，可能前后版本存在兼容性问题。甚至有一些小坑。
到此，以上就是小编对于神经网络剪枝的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络剪枝的2点解答对大家有用。
