PaddleSlim压缩图像领域模型

PaddleSlim 是 PaddlePaddle 框架的一个子模块，主要用于压缩图像领域模型。在 PaddleSlim 中，不仅实现了目前主流的网络剪枝、量化、蒸馏三种压缩策略，还实现了超参数搜索和小模型网络结构搜索功能。在后续版本中，会添加更多的压缩策略，以及完善对 NLP 领域模型的支持。

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

功能

• 模型剪裁
  • 支持通道均匀模型剪裁（uniform pruning)
  • 基于敏感度的模型剪裁
  • 基于进化算法的自动模型剪裁三种方式
• 量化训练
  • 在线量化训练（training aware）
  • 离线量化（post training）
  • 支持对权重全局量化和Channel-Wise量化
• 知识蒸馏
  • 支持单进程知识蒸馏
  • 支持多进程分布式知识蒸馏
• 神经网络结构自动搜索（NAS）
  • 支持One-Shot网络结构自动搜索（Ont-Shot-NAS）
  • 支持基于进化算法的轻量神经网络结构自动搜索（Light-NAS）
  • 支持 FLOPS / 硬件延时约束
  • 支持多平台模型延时评估