第十一天：PaddleSlim模型压缩实践
**
第十一天：PaddleSlim模型压缩实践
** 小模型的好处 •运行时显存/内存占用变小 •计算量减少、延时变小、QPS增大 •可以移动端及嵌入式端部署 怎么产出好用的小模型 •将模型的参数量变少 •将小模型的精度提高 •将模型的计算量减少 •设计更高效的网络结构 搜索策略对搜索的模型进行约束
作业 ：通道卷积裁剪 目标：先计算敏感度，依据敏感度剪裁模型 •敏感度的意义：得到敏感度信息后，可以通过敏感度确定每层卷积的剪裁率。 •怎么确定敏感度 每个卷积层的敏感度信息统计方法为：依次剪掉当前卷积层不同比例的输出通道数，在测试集上计算剪裁后的精度损失。
中间部分为裁剪后的网络，第三部分表示可以跟正常的网络一样去训练 导入paddleslim包 调用接口，构建模型 定义数据
训练模型 确定哪一部分参数进行裁剪 将上述的卷积的参数进行裁剪除了指定待分析的卷积层参数，我们还可以指定敏感度分析的粒度和范围，即单个卷积层参数分别被剪裁掉的比例。为了得到更精确的敏感度信息，我可以适当调小pruned_ratios的粒度，比如：[0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4]pruned_ratios的粒度越小，计算敏感度的速度越慢。 利用slim的接口将其存进来s-0就是敏感度信息 最后计算出剪裁率 输出一个裁剪前后的对比 训练裁剪之后的模型 最后使用paddlelite部署模型
