Vitis AI オプティマイザーユーザーガイド (UG1333) - 3.0 日本語

Document ID: UG1333
Release Date: 2023-01-12
Version: 3.0 日本語

概要とインストール
Vitis AI オプティマイザーの概要
この資料に関連する設計プロセス
インストール
システム要件
サポートされるフレームワークと機能
Vitis AI オプティマイザーのライセンス
プルーニング
概要
DPU でサポートされるプルーニング手法
細粒度プルーニング
粗粒度プルーニング
反復プルーニングとワンステッププルーニングの比較
反復プルーニング
モデルをプルーニングする
よりよいプルーニング結果を得るためのガイドライン
NAS (Neural Architecture Search)
ワンステッププルーニング
OFA (Once-for-All)
プルーニング手法を選択する際のガイドライン
Vitis AI オプティマイザーの使用
TensorFlow (1.15) バージョン - vai_p_tensorflow
推論グラフをエクスポートする
ベースラインモデルを準備する
TensorFlow モデル
Keras モデル
モデル解析を実行する
プルーニングループを開始する
プルーニング済みモデルを微調整する
密なチェックポイントを生成する
グラフをフリーズする
vai_p_tensorflow の使用法
TensorFlow の例
MNIST
データセットをダウンロードして変換する
CNN MNIST 分類器を作成する
モデルの作成、学習、および評価
モデルに学習させる
推論 GraphDef ファイルをエクスポートする
モデル解析を実行する
モデルをプルーニングする
プルーニング済みモデルを微調整する
TensorFlow (2.x) バージョン – vai_p_tensorflow2
モデルを作成する
プルーニングランナーを作成する
モデルをプルーニングする
スパース (疎) モデルを微調整する
反復プルーニングを実行する
プルーニング済みモデルを生成する
vai_p_tensorflow2 API
tf_nndct.IterativePruningRunner
TensorFlow2 の例
PyTorch バージョン - vai_p_pytorch
細粒度プルーニング
モデルを作成する
スパースプルーナーを作成する
スパースモデルを生成する
スパースモデルを生成する
粗粒度プルーニング
モデルを作成する
プルーニングランナーを作成する
モデルをプルーニングする
モデルに再学習させる
プルーニング済みモデルを生成する
OFA (Once-for-All)
モデルを作成する
OFA プルーナーを作成する
OFA モデルを生成する
OFA モデルに学習させる
制約されるサブネットワークを検索する
サブネットワークを生成する
vai_p_pytorch API
pytorch_nndct.SparsePruner
pytorch_nndct.get_pruning_runner
pytorch_nndct.IterativePruningRunner
pytorch_nndct.OneStepPruningRunner
pytorch_nndct.OFAPruner
PyTorch の例
その他のリソースおよび法的通知
ザイリンクスリソース
Documentation Navigator およびデザインハブ
参考資料
改訂履歴
お読みください: 重要な法的通知

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