bert-base-squadv1-block-pruning-hybrid-filled-lt-nncf-57.92sparse-lt
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nncf_bert_squad_sparsity.json
| { | |
| "input_info": [ | |
| { | |
| "sample_size": [1, 384], | |
| "type": "long" | |
| }, | |
| { | |
| "sample_size": [1, 384], | |
| "type": "long" | |
| }, | |
| { | |
| "sample_size": [1, 384], | |
| "type": "long" | |
| } | |
| ], | |
| "compression": | |
| [ | |
| // { | |
| // "algorithm": "knowledge_distillation", | |
| // "type": "softmax" | |
| // }, | |
| { | |
| "algorithm": "magnitude_sparsity", | |
| "sparsity_init": 0.579176, | |
| "params": { | |
| "schedule": "multistep", | |
| "multistep_steps": [ | |
| 2, | |
| 4, | |
| 6, | |
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| ], | |
| "multistep_sparsity_levels": [ | |
| 0.579176, | |
| 0.579176, | |
| 0.579176, | |
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| 0.579176, | |
| ] | |
| }, | |
| "ignored_scopes": ["{re}.*NNCFEmbedding", "{re}.*qa_outputs*"] | |
| }, | |
| // { | |
| // "algorithm": "quantization", | |
| // "initializer": { | |
| // "range": { | |
| // "num_init_samples": 32, | |
| // "type": "percentile", | |
| // "params": | |
| // { | |
| // "min_percentile": 0.01, | |
| // "max_percentile": 99.99 | |
| // } | |
| // }, | |
| // "batchnorm_adaptation": { | |
| // "num_bn_adaptation_samples": 200 | |
| // } | |
| // }, | |
| // "activations": | |
| // { | |
| // "mode": "symmetric" | |
| // }, | |
| // "weights": | |
| // { | |
| // "mode": "symmetric", | |
| // "signed": true, | |
| // "per_channel": false | |
| // } | |
| // } | |
| ] | |
| } |