Technologieaustausch

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Destillation

Die Modelldestillation ist eine Methode zur Optimierung der Leistung kleiner Modelle durch die Übertragung des Wissens eines großen Modells (Lehrermodell) auf ein kleines Modell (Schülermodell). Die Destillation umfasst üblicherweise folgende Formen:

1. Soft-Label-Destillation

Das Schülermodell wird durch die Soft Labels des Lehrermodells trainiert, sodass das Schülermodell die Ausgabeverteilung des Lehrermodells lernt.

import torch
import torch.nn as nn

# 定义教师模型和学生模型
teacher_model = ...
student_model = ...

# 定义损失函数
criterion = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')

# 教师模型生成软标签
teacher_model.eval()
with torch.no_grad():
    teacher_outputs = teacher_model(inputs)
soft_labels = torch.softmax(teacher_outputs / temperature, dim=1)

# 学生模型预测
student_outputs = student_model(inputs)
loss = criterion(torch.log_softmax(student_outputs / temperature, dim=1), soft_labels)

# 反向传播和优化
loss.backward()
optimizer.step()
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2. Feature-Destillation

Lernen Sie von Lehrermodellen, indem Sie Schüler modellieren lassenMittelschichtFeature-Darstellung zur Optimierung der Schülermodellleistung.

class FeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super(FeatureExtractor, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(*list(model.children())[:-1])
    
    def forward(self, x):
        return self.features(x)

teacher_feature_extractor = FeatureExtractor(teacher_model)
student_feature_extractor = FeatureExtractor(student_model)

# 获取特征表示
teacher_features = teacher_feature_extractor(inputs)
student_features = student_feature_extractor(inputs)

# 定义特征蒸馏损失
feature_distillation_loss = nn.MSELoss()(student_features, teacher_features)

# 反向传播和优化
feature_distillation_loss.backward()
optimizer.step()
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3. Kombinierte Destillation

Kombination von Soft-Label-Destillation und Feature-Destillation unter Verwendung der Ausgabeverteilung des Lehrermodells undFeature-Darstellungum das Studentenmodell zu trainieren.

# 定义损失函数
criterion = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')
mse_loss = nn.MSELoss()

# 教师模型生成软标签
teacher_model.eval()
with torch.no_grad():
    teacher_outputs = teacher_model(inputs)
soft_labels = torch.softmax(teacher_outputs / temperature, dim=1)

# 学生模型预测
student_outputs = student_model(inputs)
soft_label_loss = criterion(torch.log_softmax(student_outputs / temperature, dim=1), soft_labels)

# 获取特征表示
teacher_features = teacher_feature_extractor(inputs)
student_features = student_feature_extractor(inputs)
feature_loss = mse_loss(student_features, teacher_features)

# 组合损失
total_loss = soft_label_loss + alpha * feature_loss

# 反向传播和优化
total_loss.backward()
optimizer.step()
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Durch die oben genannte Destillationstechnologie ist eine effektive Destillation möglichOptimierungsmodellStrukturieren Sie, reduzieren Sie den Rechenaufwand und verbessern Sie die Inferenzgeschwindigkeit und Bereitstellungseffizienz des Modells bei gleichzeitiger Beibehaltung der Modellleistung.