Magnitude-based weight pruning with Keras（keras模型权重裁剪）

keras模型权重裁剪
https://github.com/lixiaolei1982/model-optimization/blob/master/tensorflow_model_optimization/g3doc/guide/pruning/pruning_with_keras.ipynb
一，什么是权重删减：
消除权重张量中不必要的值。将神经网络参数的值设置为零，以消除神经网络各层之间的低权重连接。
二，带来好处：
多个值设置为零的张量可以被视为稀疏张量。这将带来重要的好处：
1.压缩：稀疏张量只保留非零值及其对应的坐标，因而易于压缩。
2.速度：稀疏张量允许我们跳过涉及零值的不必要计算。
三，如何work
我们基于Keras的权重剪枝API设计用于在训练期间根据连接的大小迭代删除连接。有关API使用的更多详细信息，请参阅GitHub页面。
在本教程中，我们将向您介绍在简单MNIST模型上使用权重修剪API的端到端示例。我们将显示，通过简单地使用通用文件压缩算法（例如zip），Keras模型的大小将减小，并且当转换为Tensorflow Lite格式时，这种大小减小将持续存在。
有两件事值得澄清：
1.该技术和API不是TensorFlow Lite特有的——我们只是在TensorFlow Lite后端展示它的应用程序，因为它涵盖了大小敏感的用例。
2.稀疏模型本身的执行速度不会更快。它只允许后端具有这样的功能。然而，在不久的将来，TensorFlow Lite将利用稀疏性加快计算速度。

四，概括：
概括地说，在本教程中，我们将：
1.从零开始用Keras训练一个MNIST模型。

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