SparseML 开源项目教程

SparseML 开源项目教程

sparsemlLibraries for applying sparsification recipes to neural networks with a few lines of code, enabling faster and smaller models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/sparseml

1. 项目的目录结构及介绍

SparseML 是一个用于模型稀疏化和加速的开源项目。其目录结构如下：

sparseml/
├── docs/
├── examples/
├── src/
│   ├── sparseml/
│   │   ├── deepsparse/
│   │   ├── onnx/
│   │   ├── pytorch/
│   │   ├── tensorflow_v1/
│   │   └── utils/
│   └── setup.py
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

• docs/: 包含项目的文档文件。
• examples/: 包含使用 SparseML 的示例代码。
• src/: 项目的源代码目录。
  • sparseml/: 主要代码文件夹。
    • deepsparse/: 与 DeepSparse 相关的代码。
    • onnx/: 与 ONNX 相关的代码。
    • pytorch/: 与 PyTorch 相关的代码。
    • tensorflow_v1/: 与 TensorFlow 1.x 相关的代码。
    • utils/: 通用工具代码。
  • setup.py: 用于安装项目的脚本。
• tests/: 包含测试代码。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

SparseML 的启动文件主要位于 src/sparseml/ 目录下。以下是一些关键的启动文件：

• src/sparseml/deepsparse/main.py: 用于启动 DeepSparse 相关的任务。
• src/sparseml/onnx/main.py: 用于启动 ONNX 相关的任务。
• src/sparseml/pytorch/main.py: 用于启动 PyTorch 相关的任务。
• src/sparseml/tensorflow_v1/main.py: 用于启动 TensorFlow 1.x 相关的任务。

这些文件通常包含了项目的主要入口点，可以通过命令行参数来启动不同的任务。

3. 项目的配置文件介绍

SparseML 的配置文件主要用于定义项目的运行参数和环境设置。以下是一些常见的配置文件：

• src/sparseml/config.yaml: 包含项目的全局配置，如日志级别、数据路径等。
• examples/config.yaml: 包含示例代码的配置，如模型路径、训练参数等。

这些配置文件通常使用 YAML 格式，可以通过修改这些文件来调整项目的运行行为。

以上是 SparseML 开源项目的基本教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 SparseML。

sparsemlLibraries for applying sparsification recipes to neural networks with a few lines of code, enabling faster and smaller models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/sparseml