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重み枝刈りのためのGraphConverterの追加
重み枝刈りのためのGraphConverterとしてPruningModifierを追加しました.
PruningModifierは、各layerの重みに対してチャネル毎にL2ノルムを計算し、それが設定された閾値よりも小さければ、そのchannelの値全てを0に変換します。
現在は以下の関数に対して利用することができます。
- Convolution
- Deconvolution
- DepthwiseConvolution
- DepthwiseDeconvolution
- Affine
使用例:
pred = Model(...)
import nnabla.experimental.graph_converters as GC
modifiers = [GC.PruningModifier(pruning_threshold=0.1)]
gc = GC.GraphConverter(modifiers)
pred = gc.convert(pred)
バグ修正
- モデルAPIのYOLOv2の学習済み重みが正しく読み込めない問題の修正
- モデルAPIのDeepLabv3+の学習済み重みが正しく読み込めない問題の修正
- 再計算機能使用時に正しくscatter_addの勾配が計算されない問題の修正
- Variableに対するスライスアクセス時に内部で自動で生成される関数の引数の設定の改善
- 特定のケースにおいてSoftmaxのBackwardが低速となっていた問題の修正
