sh scripts/run_cifar_distill.sh
时间: 2025-06-20 07:00:51 浏览: 10
### 执行CIFAR知识蒸馏脚本
为了成功执行`run_cifar_distill.sh` CIFAR知识蒸馏脚本,需准备教师模型和学生模型配置文件并调整必要的参数设置。此过程涉及到加载预训练的教师模型并对增强的数据集进行评分,之后利用这些评分指导学生模型的学习。
对于混合精度训练的支持,可以通过开启`--fp16=True`选项实现[^4]。这使得训练过程中能够使用float16数据类型加速计算效率的同时保持最终模型参数的质量不受影响。当启用FP16模式时,建议同时指定损失缩放因子如`--scale_loss=8.0`以维持数值稳定性。
以下是简化版的知识蒸馏流程:
```bash
#!/bin/bash
# 设置环境变量与路径
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/project
cd /path/to/cifar/distillation/script/
# 调整JSON配置中的torch_dtype字段为"float16"[^3]
# 启动知识蒸馏进程
python cifar_distill.py \
--teacher_model_path=/path/to/pretrained_teacher.pth \
--student_config_json=/path/to/student/config.json \
--output_dir=./outputs/ \
--data_dir=/path/to/CIFAR/data/ \
--do_train \
--max_steps=5000 \
--save_steps=500 \
--logging_steps=100 \
--learning_rate=5e-5 \
--per_device_train_batch_size=32 \
--gradient_accumulation_steps=1 \
--weight_decay=0.01 \
--adam_epsilon=1e-8 \
--warmup_steps=0 \
--seed=42 \
--fp16=True \
--scale_loss=8.0
```
上述命令通过一系列参数控制着整个训练周期的行为特性,包括但不限于批量大小、学习率以及是否应用半精度浮点数运算等重要方面。特别注意的是,这里启用了`--fp16=True`标志位用于激活混合精度机制,并设置了合理的损失比例尺(`--scale_loss`)来保障梯度更新的有效性。
#### 关于硬件支持
如果计划在一个基于RK3588芯片组构建的Android平台上部署该方案,则需要先完成相应的开发环境准备工作。具体来说就是在Ubuntu 20.04操作系统环境下安装Python 3.8版本,并确保拥有合适的Rockchip RK3588或RK3576开发板作为目标设备。此外还需克隆rknn-llm仓库以便获取最新的工具链和支持库[^2]。
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