.CUDA_VISIBLE_DEVICES를 활용하여 환경변수를 설정함으로써 해당 파일이 실행 될 때 활성화하는 GPU 번호를 선택
feature map을 활용하여 Channel independence를 구하고 이를 pruning criterion으로 사용한다.
이분 탐색을 활용하여 푸는 문제로 피자 조각의 모든 경우의 수를 만든 수 찾는 수의 개수를 찾을 때 이분 탐색을 활용한다.
이진 탐색을 이용하여 가장 긴 증가수열에 적용하면 실제 가장 긴 증가수열을 찾지는 못한다. 하지만 가장 긴 증가수열의 길이을 알 수 있어서 이를 활용하면 풀 수 있다.
keymap을 Windows copy로 되어 있을 때 안되었는데 Windows로 바꾸니 해결하였다.
Pruning-as-Search paper review
Pytorch에서 Learning rate가 0인데 학습 후 성능이 달라질 수 있나?
Pytorch에서 모델을 처음부터 학습할 때 weight는 어떤 값으로 초기화되어있을까?
CVPR 2022에 실린 When to Prune? A Policy towards Early Structural Pruning 논문 리뷰
Revisiting Random Channel Pruning for Neural Network Compression 논문 리뷰
Raspberry pi 4 64 bit Bullseye OS 설치, OpenCV 4.5.5 설치, PyTorch 1.11.0 설치, TorchVision 0.12.0 설치하여 한장당 처리시간 0.5~1초로 단축에 성공하였다.