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"id": "jlE_jisTkXY4"
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"**Copyright 2021 The TensorFlow Authors.**"
]
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"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:54:03.472840Z"
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"id": "mEE8NFIMSGO-"
},
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"source": [
"#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
"# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
"# You may obtain a copy of the License at\n",
"#\n",
"# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
"#\n",
"# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
"# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
"# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
"# See the License for the specific language governing permissions and\n",
"# limitations under the License."
]
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"id": "SyiSRgdtSGPC"
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"# Sparsity preserving clustering Keras example"
]
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""
]
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{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "dKnJyAaASGPD"
},
"source": [
"## Overview\n",
"\n",
"This is an end to end example showing the usage of the **sparsity preserving clustering** API, part of the TensorFlow Model Optimization Toolkit's collaborative optimization pipeline.\n",
"\n",
"### Other pages\n",
"\n",
"For an introduction to the pipeline and other available techniques, see the [collaborative optimization overview page](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/combine/collaborative_optimization).\n",
"\n",
"### Contents\n",
"\n",
"In the tutorial, you will:\n",
"\n",
"1. Train a `keras` model for the MNIST dataset from scratch.\n",
"2. Fine-tune the model with sparsity and see the accuracy and observe that the model was successfully pruned.\n",
"3. Apply weight clustering to the pruned model and observe the loss of sparsity.\n",
"4. Apply sparsity preserving clustering on the pruned model and observe that the sparsity applied earlier has been preserved.\n",
"5. Generate a TFLite model and check that the accuracy has been preserved in the pruned clustered model.\n",
"6. Compare the sizes of the different models to observe the compression benefits of applying sparsity followed by the collaborative optimization technique of sparsity preserving clustering."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "RgcQznnZSGPE"
},
"source": [
"## Setup\n",
"\n",
"You can run this Jupyter Notebook in your local [virtualenv](https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python3#2.-create-a-virtual-environment-recommended) or [colab](https://colab.sandbox.google.com/). For details of setting up dependencies, please refer to the [installation guide](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/install). "
]
},
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"cell_type": "code",
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"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:54:03.477410Z",
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"source": [
"! pip install -q tensorflow-model-optimization"
]
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"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:54:05.897528Z",
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"import tensorflow as tf\n",
"import tf_keras as keras\n",
"\n",
"import numpy as np\n",
"import tempfile\n",
"import zipfile\n",
"import os"
]
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"metadata": {
"id": "dKzOfl5FSGPL"
},
"source": [
"## Train a keras model for MNIST to be pruned and clustered"
]
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{
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"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:54:08.715847Z",
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"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:55:31.698454Z"
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"id": "w7Fd6jZ7SGPL"
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"text": [
"2024-03-09 12:54:09.347032: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:282] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected\n"
]
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"Epoch 1/10\n"
]
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"\r",
" 1/1688 [..............................] - ETA: 6:32:01 - loss: 2.2819 - accuracy: 0.2812"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 12/1688 [..............................] - ETA: 8s - loss: 2.1592 - accuracy: 0.3490 "
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 24/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 1.9781 - accuracy: 0.4596"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 37/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 1.7785 - accuracy: 0.5532"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 50/1688 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.5750 - accuracy: 0.6156"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 63/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.4335 - accuracy: 0.6453"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 76/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.3163 - accuracy: 0.6706"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 89/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.2025 - accuracy: 0.6994"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 102/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.1264 - accuracy: 0.7148"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 115/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 1.0626 - accuracy: 0.7291"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 129/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 1.0025 - accuracy: 0.7410"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 142/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.9499 - accuracy: 0.7548"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 155/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.9035 - accuracy: 0.7665"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 169/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.8652 - accuracy: 0.7746"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 183/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.8326 - accuracy: 0.7818"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 196/1688 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 0.8087 - accuracy: 0.7878"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 210/1688 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 0.7821 - accuracy: 0.7930"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 224/1688 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 0.7610 - accuracy: 0.7970"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 237/1688 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.7397 - accuracy: 0.8026"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 251/1688 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.7178 - accuracy: 0.8078"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 265/1688 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.7000 - accuracy: 0.8117"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 278/1688 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.6843 - accuracy: 0.8154"
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" 291/1688 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 0.6665 - accuracy: 0.8198"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 305/1688 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 0.6535 - accuracy: 0.8231"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0659 - accuracy: 0.9810 - val_loss: 0.0653 - val_accuracy: 0.9832\n"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 182/1688 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 0.0525 - accuracy: 0.9845"
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" 195/1688 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 0.0529 - accuracy: 0.9840"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 223/1688 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 0.0454 - accuracy: 0.9854"
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" 237/1688 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.0452 - accuracy: 0.9851"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1365/1688 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 0.0421 - accuracy: 0.9869"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1379/1688 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 0.0422 - accuracy: 0.9869"
]
},
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1393/1688 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 0.0422 - accuracy: 0.9869"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1407/1688 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 0.0420 - accuracy: 0.9870"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1421/1688 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 0.0419 - accuracy: 0.9870"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1435/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0417 - accuracy: 0.9870"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1449/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0416 - accuracy: 0.9870"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1463/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0417 - accuracy: 0.9870"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1477/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0417 - accuracy: 0.9870"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1491/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0417 - accuracy: 0.9871"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1505/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0419 - accuracy: 0.9870"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1519/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0419 - accuracy: 0.9870"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1533/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0420 - accuracy: 0.9870"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1547/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0420 - accuracy: 0.9870"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1560/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0420 - accuracy: 0.9870"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1573/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0421 - accuracy: 0.9869"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1587/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0425 - accuracy: 0.9868"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1601/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0423 - accuracy: 0.9869"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1615/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0422 - accuracy: 0.9869"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1629/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0421 - accuracy: 0.9870"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1643/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0420 - accuracy: 0.9870"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1657/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0420 - accuracy: 0.9870"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1671/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0423 - accuracy: 0.9870"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1685/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0422 - accuracy: 0.9870"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0422 - accuracy: 0.9870 - val_loss: 0.0593 - val_accuracy: 0.9835\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 4,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Load MNIST dataset\n",
"mnist = keras.datasets.mnist\n",
"(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()\n",
"\n",
"# Normalize the input image so that each pixel value is between 0 to 1.\n",
"train_images = train_images / 255.0\n",
"test_images = test_images / 255.0\n",
"\n",
"model = keras.Sequential([\n",
" keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28)),\n",
" keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28, 1)),\n",
" keras.layers.Conv2D(filters=12, kernel_size=(3, 3),\n",
" activation=tf.nn.relu),\n",
" keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),\n",
" keras.layers.Flatten(),\n",
" keras.layers.Dense(10)\n",
"])\n",
"\n",
"# Train the digit classification model\n",
"model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
"model.fit(\n",
" train_images,\n",
" train_labels,\n",
" validation_split=0.1,\n",
" epochs=10\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "rBOQ8MeESGPO"
},
"source": [
"### Evaluate the baseline model and save it for later usage"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:55:31.703329Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:55:31.702615Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:55:32.347075Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:55:32.346269Z"
},
"id": "HYulekocSGPP"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Baseline test accuracy: 0.98089998960495\n",
"Saving model to: /tmpfs/tmp/tmp98l4xiax.h5\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/tmpfs/tmp/ipykernel_44770/3680774635.py:8: UserWarning: You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native TF-Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')`.\n",
" keras.models.save_model(model, keras_file, include_optimizer=False)\n"
]
}
],
"source": [
"_, baseline_model_accuracy = model.evaluate(\n",
" test_images, test_labels, verbose=0)\n",
"\n",
"print('Baseline test accuracy:', baseline_model_accuracy)\n",
"\n",
"_, keras_file = tempfile.mkstemp('.h5')\n",
"print('Saving model to: ', keras_file)\n",
"keras.models.save_model(model, keras_file, include_optimizer=False)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "HPoCr4OFkXZE"
},
"source": [
"## Prune and fine-tune the model to 50% sparsity"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "4mucwWWikXZE"
},
"source": [
"Apply the `prune_low_magnitude()` API to prune the whole pre-trained model to achieve the model that is to be clustered in the next step. For how best to use the API to achieve the best compression rate while maintaining your target accuracy, refer to the [pruning comprehensive guide](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/pruning/comprehensive_guide)."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "OGfTFitgkXZF"
},
"source": [
"### Define the model and apply the sparsity API\n",
"\n",
"Note that the pre-trained model is used."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:55:32.351728Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:55:32.351043Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:55:33.316602Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:55:33.315838Z"
},
"id": "mqsN5tP-kXZF"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Model: \"sequential\"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" Layer (type) Output Shape Param # \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
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" prune_low_magnitude_reshap (None, 28, 28, 1) 1 \n"
]
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" e (PruneLowMagnitude) \n"
]
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" \n"
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" prune_low_magnitude_conv2d (None, 26, 26, 12) 230 \n"
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" (PruneLowMagnitude) \n"
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" \n"
]
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" prune_low_magnitude_max_po (None, 13, 13, 12) 1 \n"
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" oling2d (PruneLowMagnitude \n"
]
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" ) \n"
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" \n"
]
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" prune_low_magnitude_flatte (None, 2028) 1 \n"
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" n (PruneLowMagnitude) \n"
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" \n"
]
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" prune_low_magnitude_dense (None, 10) 40572 \n"
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" (PruneLowMagnitude) \n"
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" \n"
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"=================================================================\n"
]
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"Total params: 40805 (159.41 KB)\n"
]
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{
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"Trainable params: 20410 (79.73 KB)\n"
]
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{
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"text": [
"Non-trainable params: 20395 (79.69 KB)\n"
]
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{
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"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
}
],
"source": [
"import tensorflow_model_optimization as tfmot\n",
"\n",
"prune_low_magnitude = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude\n",
"\n",
"pruning_params = {\n",
" 'pruning_schedule': tfmot.sparsity.keras.ConstantSparsity(0.5, begin_step=0, frequency=100)\n",
" }\n",
"\n",
"callbacks = [\n",
" tfmot.sparsity.keras.UpdatePruningStep()\n",
"]\n",
"\n",
"pruned_model = prune_low_magnitude(model, **pruning_params)\n",
"\n",
"# Use smaller learning rate for fine-tuning\n",
"opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5)\n",
"\n",
"pruned_model.compile(\n",
" loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" optimizer=opt,\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
"pruned_model.summary()"
]
},
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"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "mh6SzEP9kXZF"
},
"source": [
"### Fine-tune the model, check sparsity, and evaluate the accuracy against baseline\n",
"\n",
"Fine-tune the model with pruning for 3 epochs."
]
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{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:55:33.328101Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:55:33.327487Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:55:57.762792Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:55:57.762020Z"
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"Epoch 1/3\n"
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"\r",
" 1/1688 [..............................] - ETA: 1:11:21 - loss: 0.1172 - accuracy: 0.9688"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 13/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0274 - accuracy: 0.9928 "
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 26/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0421 - accuracy: 0.9868"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 39/1688 [..............................] - ETA: 6s - loss: 0.0360 - accuracy: 0.9896"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 52/1688 [..............................] - ETA: 6s - loss: 0.0362 - accuracy: 0.9898"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 65/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.0345 - accuracy: 0.9894"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 78/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.0345 - accuracy: 0.9892"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 91/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.0352 - accuracy: 0.9890"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 103/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.0362 - accuracy: 0.9888"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 116/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0433 - accuracy: 0.9868"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 129/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0507 - accuracy: 0.9838"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 142/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0568 - accuracy: 0.9815"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 155/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0594 - accuracy: 0.9812"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 167/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0620 - accuracy: 0.9798"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 179/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.0642 - accuracy: 0.9785"
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" 192/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.0664 - accuracy: 0.9779"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 204/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.0693 - accuracy: 0.9766"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 217/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.0722 - accuracy: 0.9755"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 230/1688 [===>..........................] - ETA: 6s - loss: 0.0746 - accuracy: 0.9749"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 243/1688 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.0773 - accuracy: 0.9736"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 256/1688 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.0767 - accuracy: 0.9739"
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" 269/1688 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.0783 - accuracy: 0.9732"
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" 282/1688 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 0.0779 - accuracy: 0.9731"
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" 295/1688 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 0.0778 - accuracy: 0.9731"
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" 308/1688 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 0.0778 - accuracy: 0.9731"
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" 321/1688 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 0.0775 - accuracy: 0.9731"
]
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" 222/1688 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 0.0521 - accuracy: 0.9834"
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" 235/1688 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.0533 - accuracy: 0.9832"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1496/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0556 - accuracy: 0.9825"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1509/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0555 - accuracy: 0.9825"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1522/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0558 - accuracy: 0.9824"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1535/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0558 - accuracy: 0.9825"
]
},
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1548/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0559 - accuracy: 0.9824"
]
},
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1561/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0559 - accuracy: 0.9824"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1574/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0558 - accuracy: 0.9824"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1587/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0558 - accuracy: 0.9824"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1600/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0559 - accuracy: 0.9824"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1613/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0559 - accuracy: 0.9823"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1626/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0559 - accuracy: 0.9823"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1639/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0559 - accuracy: 0.9824"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1652/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0557 - accuracy: 0.9824"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1665/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0555 - accuracy: 0.9825"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1678/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0557 - accuracy: 0.9824"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0557 - accuracy: 0.9825 - val_loss: 0.0688 - val_accuracy: 0.9813\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 7,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Fine-tune model\n",
"pruned_model.fit(\n",
" train_images,\n",
" train_labels,\n",
" epochs=3,\n",
" validation_split=0.1,\n",
" callbacks=callbacks)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "GALLq2ZlkXZG"
},
"source": [
"Define helper functions to calculate and print the sparsity of the model."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:55:57.766726Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:55:57.766034Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:55:57.771429Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:55:57.770748Z"
},
"id": "XL-zWoU4kXZG"
},
"outputs": [],
"source": [
"def print_model_weights_sparsity(model):\n",
"\n",
" for layer in model.layers:\n",
" if isinstance(layer, keras.layers.Wrapper):\n",
" weights = layer.trainable_weights\n",
" else:\n",
" weights = layer.weights\n",
" for weight in weights:\n",
" if \"kernel\" not in weight.name or \"centroid\" in weight.name:\n",
" continue\n",
" weight_size = weight.numpy().size\n",
" zero_num = np.count_nonzero(weight == 0)\n",
" print(\n",
" f\"{weight.name}: {zero_num/weight_size:.2%} sparsity \",\n",
" f\"({zero_num}/{weight_size})\",\n",
" )"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "TZRAJVqWkXZG"
},
"source": [
"Check that the model kernels was correctly pruned. We need to strip the pruning wrapper first. We also create a deep copy of the model to be used in the next step."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:55:57.774957Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:55:57.774333Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:55:57.851532Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:55:57.850755Z"
},
"id": "_8_p--1NkXZG"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"conv2d/kernel:0: 50.00% sparsity (54/108)\n",
"dense/kernel:0: 50.00% sparsity (10140/20280)\n"
]
}
],
"source": [
"stripped_pruned_model = tfmot.sparsity.keras.strip_pruning(pruned_model)\n",
"\n",
"print_model_weights_sparsity(stripped_pruned_model)\n",
"\n",
"stripped_pruned_model_copy = keras.models.clone_model(stripped_pruned_model)\n",
"stripped_pruned_model_copy.set_weights(stripped_pruned_model.get_weights())"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "cWPgcnjKSGPR"
},
"source": [
"## Apply clustering and sparsity preserving clustering and check its effect on model sparsity in both cases"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Y2wKK7w9SGPS"
},
"source": [
"Next, we apply both clustering and sparsity preserving clustering on the pruned model and observe that the latter preserves sparsity on your pruned model. Note that we stripped pruning wrappers from the pruned model with `tfmot.sparsity.keras.strip_pruning` before applying the clustering API."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:55:57.855693Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:55:57.855001Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:56:47.151904Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:56:47.151105Z"
},
"id": "RetnGeQnkXZH"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Train clustering model:\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/3\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/1688 [..............................] - ETA: 34:58 - loss: 0.0478 - accuracy: 0.9688"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 13/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0572 - accuracy: 0.9808 "
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 25/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0745 - accuracy: 0.9750"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 37/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0655 - accuracy: 0.9797"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 49/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0635 - accuracy: 0.9796"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 61/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.0644 - accuracy: 0.9780"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 73/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.0633 - accuracy: 0.9790"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 85/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.0607 - accuracy: 0.9790"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 97/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.0617 - accuracy: 0.9784"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 109/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.0638 - accuracy: 0.9779"
]
},
{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1621/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0443 - accuracy: 0.9856"
]
},
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1634/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0443 - accuracy: 0.9857"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1647/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0444 - accuracy: 0.9856"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1660/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0446 - accuracy: 0.9856"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1673/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0449 - accuracy: 0.9856"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1686/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0450 - accuracy: 0.9855"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0452 - accuracy: 0.9855 - val_loss: 0.0728 - val_accuracy: 0.9797\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Compiled the loaded model, but the compiled metrics have yet to be built. `model.compile_metrics` will be empty until you train or evaluate the model.\n"
]
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{
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"text": [
"/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tf_keras/src/engine/training.py:3098: UserWarning: You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native TF-Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')`.\n",
" saving_api.save_model(\n"
]
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{
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"text": [
"Train sparsity preserving clustering model:\n"
]
},
{
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"Epoch 1/3\n"
]
},
{
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"\r",
" 1/1688 [..............................] - ETA: 37:22 - loss: 0.0196 - accuracy: 1.0000"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 13/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0517 - accuracy: 0.9808 "
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 24/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0509 - accuracy: 0.9831"
]
},
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 36/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0548 - accuracy: 0.9835"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 48/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0582 - accuracy: 0.9824"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 60/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.0573 - accuracy: 0.9828"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 72/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.0580 - accuracy: 0.9822"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 84/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.0577 - accuracy: 0.9821"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 96/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.0566 - accuracy: 0.9827"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 108/1688 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 0.0581 - accuracy: 0.9823"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 120/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0583 - accuracy: 0.9823"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 132/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0552 - accuracy: 0.9834"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 144/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0564 - accuracy: 0.9829"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 156/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0585 - accuracy: 0.9826"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 168/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0568 - accuracy: 0.9831"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 180/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.0553 - accuracy: 0.9837"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 192/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.0551 - accuracy: 0.9837"
]
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" 204/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.0544 - accuracy: 0.9839"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 216/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.0535 - accuracy: 0.9841"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 228/1688 [===>..........................] - ETA: 6s - loss: 0.0537 - accuracy: 0.9842"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 240/1688 [===>..........................] - ETA: 6s - loss: 0.0525 - accuracy: 0.9848"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 252/1688 [===>..........................] - ETA: 6s - loss: 0.0517 - accuracy: 0.9850"
]
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" 265/1688 [===>..........................] - ETA: 6s - loss: 0.0507 - accuracy: 0.9855"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 277/1688 [===>..........................] - ETA: 6s - loss: 0.0524 - accuracy: 0.9851"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 161/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0401 - accuracy: 0.9882"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1620/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0434 - accuracy: 0.9856"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1633/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0434 - accuracy: 0.9856"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1646/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0435 - accuracy: 0.9856"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1659/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0435 - accuracy: 0.9856"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1671/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0434 - accuracy: 0.9857"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1684/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0434 - accuracy: 0.9857"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0435 - accuracy: 0.9857 - val_loss: 0.0714 - val_accuracy: 0.9813\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Clustering\n",
"cluster_weights = tfmot.clustering.keras.cluster_weights\n",
"CentroidInitialization = tfmot.clustering.keras.CentroidInitialization\n",
"\n",
"clustering_params = {\n",
" 'number_of_clusters': 8,\n",
" 'cluster_centroids_init': CentroidInitialization.KMEANS_PLUS_PLUS\n",
"}\n",
"\n",
"clustered_model = cluster_weights(stripped_pruned_model, **clustering_params)\n",
"\n",
"clustered_model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
"print('Train clustering model:')\n",
"clustered_model.fit(train_images, train_labels,epochs=3, validation_split=0.1)\n",
"\n",
"\n",
"stripped_pruned_model.save(\"stripped_pruned_model_clustered.h5\")\n",
"\n",
"# Sparsity preserving clustering\n",
"from tensorflow_model_optimization.python.core.clustering.keras.experimental import (\n",
" cluster,\n",
")\n",
"\n",
"cluster_weights = cluster.cluster_weights\n",
"\n",
"clustering_params = {\n",
" 'number_of_clusters': 8,\n",
" 'cluster_centroids_init': CentroidInitialization.KMEANS_PLUS_PLUS,\n",
" 'preserve_sparsity': True\n",
"}\n",
"\n",
"sparsity_clustered_model = cluster_weights(stripped_pruned_model_copy, **clustering_params)\n",
"\n",
"sparsity_clustered_model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
"print('Train sparsity preserving clustering model:')\n",
"sparsity_clustered_model.fit(train_images, train_labels,epochs=3, validation_split=0.1)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "A_PNNJoQkXZH"
},
"source": [
"Check sparsity for both models."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:56:47.155931Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:56:47.155245Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:56:47.161713Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:56:47.161024Z"
},
"id": "iHN3NW8OkXZI"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Clustered Model sparsity:\n",
"\n",
"conv2d/kernel:0: 0.00% sparsity (0/108)\n",
"dense/kernel:0: 0.34% sparsity (69/20280)\n",
"\n",
"Sparsity preserved clustered Model sparsity:\n",
"\n",
"conv2d/kernel:0: 50.00% sparsity (54/108)\n",
"dense/kernel:0: 50.00% sparsity (10140/20280)\n"
]
}
],
"source": [
"print(\"Clustered Model sparsity:\\n\")\n",
"print_model_weights_sparsity(clustered_model)\n",
"print(\"\\nSparsity preserved clustered Model sparsity:\\n\")\n",
"print_model_weights_sparsity(sparsity_clustered_model)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ea40z522SGPT"
},
"source": [
"## Create 1.6x smaller models from clustering\n",
"\n",
"Define helper function to get zipped model file."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:56:47.165427Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:56:47.164802Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:56:47.169156Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:56:47.168483Z"
},
"id": "obozrEwrkXZI"
},
"outputs": [],
"source": [
"def get_gzipped_model_size(file):\n",
" # It returns the size of the gzipped model in kilobytes.\n",
"\n",
" _, zipped_file = tempfile.mkstemp('.zip')\n",
" with zipfile.ZipFile(zipped_file, 'w', compression=zipfile.ZIP_DEFLATED) as f:\n",
" f.write(file)\n",
"\n",
" return os.path.getsize(zipped_file)/1000"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:56:47.172403Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:56:47.171892Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:56:47.271351Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:56:47.270487Z"
},
"id": "RTjq8zjnkXZJ"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Clustered Model size: 247.191 KB\n",
"Sparsity preserved clustered Model size: 155.272 KB\n"
]
}
],
"source": [
"# Clustered model\n",
"clustered_model_file = 'clustered_model.h5'\n",
"\n",
"# Save the model.\n",
"clustered_model.save(clustered_model_file)\n",
" \n",
"#Sparsity Preserve Clustered model\n",
"sparsity_clustered_model_file = 'sparsity_clustered_model.h5'\n",
"\n",
"# Save the model.\n",
"sparsity_clustered_model.save(sparsity_clustered_model_file)\n",
" \n",
"print(\"Clustered Model size: \", get_gzipped_model_size(clustered_model_file), ' KB')\n",
"print(\"Sparsity preserved clustered Model size: \", get_gzipped_model_size(sparsity_clustered_model_file), ' KB')"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "5bNfCJrEkXZJ"
},
"source": [
"## Create a TFLite model from combining sparsity preserving weight clustering and post-training quantization\n",
"\n",
"Strip clustering wrappers and convert to TFLite."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:56:47.275293Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:56:47.274610Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:56:48.274556Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:56:48.273751Z"
},
"id": "i4dI7XSakXZJ"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmpfs/tmp/tmpzf7jus7v/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmpfs/tmp/tmpzf7jus7v/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR\n",
"W0000 00:00:1709989008.133294 44770 tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:390] Ignored output_format.\n",
"W0000 00:00:1709989008.133348 44770 tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:393] Ignored drop_control_dependency.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Sparsity preserved clustered Model size: 155.272 KB\n",
"Sparsity preserved clustered and quantized TFLite model size: 8.183 KB\n"
]
}
],
"source": [
"stripped_sparsity_clustered_model = tfmot.clustering.keras.strip_clustering(sparsity_clustered_model)\n",
"\n",
"converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(stripped_sparsity_clustered_model)\n",
"converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]\n",
"sparsity_clustered_quant_model = converter.convert()\n",
"\n",
"_, pruned_and_clustered_tflite_file = tempfile.mkstemp('.tflite')\n",
"\n",
"with open(pruned_and_clustered_tflite_file, 'wb') as f:\n",
" f.write(sparsity_clustered_quant_model)\n",
"\n",
"print(\"Sparsity preserved clustered Model size: \", get_gzipped_model_size(sparsity_clustered_model_file), ' KB')\n",
"print(\"Sparsity preserved clustered and quantized TFLite model size:\",\n",
" get_gzipped_model_size(pruned_and_clustered_tflite_file), ' KB')"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "konsqRkokXZK"
},
"source": [
"## See the persistence of accuracy from TF to TFLite"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:56:48.278563Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:56:48.277978Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:56:48.284336Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:56:48.283644Z"
},
"id": "c1HTl0x0kXZK"
},
"outputs": [],
"source": [
"def eval_model(interpreter):\n",
" input_index = interpreter.get_input_details()[0][\"index\"]\n",
" output_index = interpreter.get_output_details()[0][\"index\"]\n",
"\n",
" # Run predictions on every image in the \"test\" dataset.\n",
" prediction_digits = []\n",
" for i, test_image in enumerate(test_images):\n",
" if i % 1000 == 0:\n",
" print(f\"Evaluated on {i} results so far.\")\n",
" # Pre-processing: add batch dimension and convert to float32 to match with\n",
" # the model's input data format.\n",
" test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0).astype(np.float32)\n",
" interpreter.set_tensor(input_index, test_image)\n",
"\n",
" # Run inference.\n",
" interpreter.invoke()\n",
"\n",
" # Post-processing: remove batch dimension and find the digit with highest\n",
" # probability.\n",
" output = interpreter.tensor(output_index)\n",
" digit = np.argmax(output()[0])\n",
" prediction_digits.append(digit)\n",
"\n",
" print('\\n')\n",
" # Compare prediction results with ground truth labels to calculate accuracy.\n",
" prediction_digits = np.array(prediction_digits)\n",
" accuracy = (prediction_digits == test_labels).mean()\n",
" return accuracy"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "_I1gdnbCkXZK"
},
"source": [
"You evaluate the model, which has been pruned, clustered and quantized, and then see that the accuracy from TensorFlow persists in the TFLite backend."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-03-09T12:56:48.288000Z",
"iopub.status.busy": "2024-03-09T12:56:48.287466Z",
"iopub.status.idle": "2024-03-09T12:56:50.549972Z",
"shell.execute_reply": "2024-03-09T12:56:50.549187Z"
},
"id": "lbumQ_-0kXZL"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 0 results so far.\n",
"Evaluated on 1000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.\n",
"WARNING: Attempting to use a delegate that only supports static-sized tensors with a graph that has dynamic-sized tensors (tensor#13 is a dynamic-sized tensor).\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 2000 results so far.\n",
"Evaluated on 3000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 4000 results so far.\n",
"Evaluated on 5000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 6000 results so far.\n",
"Evaluated on 7000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 8000 results so far.\n",
"Evaluated on 9000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"Pruned, clustered and quantized Keras model accuracy: 0.9782999753952026\n",
"Pruned, clustered and quantized TFLite model accuracy: 0.9784\n"
]
}
],
"source": [
"# Keras model evaluation\n",
"stripped_sparsity_clustered_model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"_, sparsity_clustered_keras_accuracy = stripped_sparsity_clustered_model.evaluate(\n",
" test_images, test_labels, verbose=0)\n",
"\n",
"# TFLite model evaluation\n",
"interpreter = tf.lite.Interpreter(pruned_and_clustered_tflite_file)\n",
"interpreter.allocate_tensors()\n",
"\n",
"sparsity_clustered_tflite_accuracy = eval_model(interpreter)\n",
"\n",
"print('Pruned, clustered and quantized Keras model accuracy:', sparsity_clustered_keras_accuracy)\n",
"print('Pruned, clustered and quantized TFLite model accuracy:', sparsity_clustered_tflite_accuracy)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "VQFbw88ykXZL"
},
"source": [
"## Conclusion"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "7JhbpowqSGP1"
},
"source": [
"In this tutorial, you learned how to create a model, prune it using the `prune_low_magnitude()` API, and apply sparsity preserving clustering to preserve sparsity while clustering the weights. The sparsity preserving clustered model was compared to a clustered one to show that sparsity is preserved in the former and lost in the latter. Next, the pruned clustered model was converted to TFLite to show the compression benefits of chaining the pruning and sparsity preserving clustering model optimization techniques and, finally, the TFLite model was evaluated to ensure that the accuracy persists in the TFLite backend."
]
}
],
"metadata": {
"colab": {
"collapsed_sections": [],
"name": "sparse_clustering_example.ipynb",
"provenance": [],
"toc_visible": true
},
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.18"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 0
}
![](\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\"){kind=logo}
View on TensorFlow.org\n",
" ![](\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\"){kind=logo}
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