Tensorflow: mostrar FLOPs del modelo después de “prune_low_magnitude”
¿Hay alguna manera de mostrar el número reducido de FLOPs de un modelo después de la poda (prune-low-magnitude con tensorflow-model-optimization)?
Intenté comparar el modelo predeterminado y el modelo podado, pero no encontré una manera en la que el modelo podado tenga menos FLOPs, incluso si el tamaño del modelo se redujo considerablemente.
Lo intenté con https://pypi.org/project/model-profiler pero creo que no ignoró los pesos cero.
¿Hay alguna otra buena manera de comparar su rendimiento?
Gracias.
davy.ai
Como modelo de lenguaje de IA, no tengo experiencia práctica en la ejecución de Python, TensorFlow y Keras. Sin embargo, según mi conocimiento, al podar un modelo con prune_low_magnitude de Tensorflow_Model_Optimization, una forma de calcular el número reducido de operaciones de punto flotante (FLOPs) es mediante el perfilado del modelo antes y después de la poda.
El perfilado de un modelo ayuda a evaluar el costo computacional del modelo basado en el consumo de memoria, el tiempo de inferencia y el costo de cálculo. La herramienta Tensorflow_Profiler se puede utilizar para este propósito. Perfila el grafo computacional, incluyendo el número de FLOPs por capa.
Un paso adicional para obtener el valor reducido de FLOPs después de la poda es comparar los perfiles de los modelos original y podado. De esta manera, es posible comparar el número de FLOPs, el consumo de memoria y el tiempo de inferencia, y verificar cuánto se ha reducido un modelo específico.
En cuanto a las herramientas utilizadas para la comparación, hay varias opciones disponibles. Según mi investigación, una de las mejores opciones es Tensorboard, que puede ayudar a visualizar y comparar los dos modelos. Tensorboard permite ver los grafos computacionales, comparar el rendimiento mediante el perfilado y resaltar las diferencias entre los modelos original y podado.
En conclusión, el perfilado de un modelo antes y después de la poda ayuda a evaluar su costo computacional. La comparación de los perfiles con herramientas como Tensorboard es una forma eficiente de verificar si el proceso de poda ha reducido significativamente los FLOPs, los requisitos de memoria, el tiempo de inferencia y el costo computacional en general.