AI模型轻量化 | 模型蒸馏

模型蒸馏的核心思想是在保持较高预测性能的同时，通过知识迁移的方式，将一个复杂的大模型（教师模型）的知识传授给一个相对简单的小模型（学生模型），极大地降低了模型的复杂性和计算资源需求，实现了模型的轻量化和高效化。

以下是一个简单的模型蒸馏代码示例，使用PyTorch框架实现：

# 定义教师模型和学生模型
teacher_model = model_xxx
student_model = model_xxx

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_teacher = optim.optimizer1
optimizer_student = optim.optimizer2

# 训练数据集
trainset = datasets.data_xxx
trainloader = torch.utils.data.DataLoader()

# 蒸馏过程
for epoch in range(NEPOCH):
    running_loss_teacher = 0.0
    running_loss_student = 0.0
    
    for inputs, labels in trainloader:
        # 教师模型的前向传播
        outputs_teacher = teacher_model(inputs)
        loss_teacher = criterion(outputs_teacher, labels)
        running_loss_teacher += loss_teacher.item()
        
        # 学生模型的前向传播
        outputs_student = student_model(inputs)
        loss_student = criterion(outputs_student, labels) + 0.1 * torch.sum((outputs_teacher - outputs_student) ** 2)
        running_loss_student += loss_student.item()
        
        # 反向传播和参数更新
        optimizer_teacher.zero_grad()
        optimizer_student.zero_grad()
        loss_teacher.backward()
        optimizer_teacher.step()
        loss_student.backward()
        optimizer_student.step()

参考链接1：深度学习中的模型蒸馏技术：实现流程、作用及实践案例-CSDN博客