microsoft/nni

Does nni contain some new pruning base methods？

オープン

#4,567 opened on 2022/02/21

GitHub で見る
 (6 件のコメント) (0 件のリアクション) (1 人の担当者)Python (1,830 件のフォーク)batch import
good first issuemodel compressionnew feature

Repository metrics

Stars
 (13,504 個のスター)
PR merge metrics
 (PR metrics pending)

説明

Describe the issue: Sorry to bother you, in nni, the current basic pruning strategies are Norm, FPGM, ActivationPruner, TaylorFOWeightPruner, etc. Are there other basic strategies, such as HRank, if I want to add it myself, where do I need to rewrite it?

Environment:

  • NNI version: V2.6
  • Training service (local|remote|pai|aml|etc): local
  • Client OS: linux
  • Server OS (for remote mode only):
  • Python version: 3.8
  • PyTorch/TensorFlow version: pytorch1.8
  • Is conda/virtualenv/venv used?: conda
  • Is running in Docker?: no

How to reproduce it?:

コントリビューターガイド

調査方針
この問題は、NNIに新しいプルーニング方法（例：HRank）を追加する方法について尋ねています。ユーザーは、どの基底クラスを拡張し、どこに実装すべきかを知りたいと考えています。nni/compression/pytorch/pruning/basic pruner.py の抽象プルーナーと、NormPruner などの既存のプルーナーを参照してください。研究では、基底クラスを継承し、登録する新しいプルーナークラスの作成方法を探る必要があります。また、最新のNNIドキュメントとカスタムプルーナーの例を確認してください。
技術スタック
pythonpytorch
領域
machine learningai
Issue 種別
機能
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-2日
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
おおむね明確
前提条件
PythonPyTorchModel Pruning Concepts
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
60