csr_matrixに変換した後、重み付けをfcレイヤーにリロードします。

Question

圧縮スパース行フォーマットのfcレイヤーにウェイトを格納しようとしています。私がウエイトを取り出してCSRマトリクスフォーマットに変換すると、メモリ内のサイズは大幅に減少しますが、私がそれをカフェにロードすると、モデルのサイズは変わりません。基本的にこれは私がやっていることです：

temp2 = net.params['ip1'][0].data.shape 
sparse_csr1 = sparse.scr_matrix(temp2, shape) 
net.params['ip1'][0].data[...] = sparse_csr1 
net.save('compressed.caffemodel') 

何か提案があります。

Answer 1

Caffeでは疎なマトリックスはサポートされていないため、スパースなコンプレッションの恩恵を受けることはできません。

Answer 2

これらレポように見えるが、内積とCONV層の両方のために正確にこれを行う：

• https://github.com/IntelLabs/SkimCaffe
• https://github.com/valeriifilevsc/caffe