import torch
from net.huffmancoding import huffman_encode_model, huffman_decode_model
import util
parser = argparse.ArgumentParser(
description='Huffman encode a quantized model')
parser.add_argument('model', type=str, help='saved quantized model')
parser.add_argument('--no-cuda',
action='store_true',
default=False,
help='disables CUDA')
args = parser.parse_args()
use_cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()
device = torch.device("cuda" if use_cuda else 'cpu')
model = torch.load(args.model)
model = huffman_encode_model(model)
torch.save(model, 'saves/after-huffman.pth')
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model = torch.load(args.model)
model = huffman_decode_model(model)
print(model)
parser.add_argument('--test-batch-size',
type=int,
default=1000,
metavar='N',
help='input batch size for testing (default: 1000)')
parser.add_argument('--no-cuda',
action='store_true',
default=False,
help='disables CUDA')
args = parser.parse_args()
use_cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()
device = torch.device("cuda" if use_cuda else 'cpu')
model = LeNet(mask=True).to(device)
huffman_decode_model(model, 'encodings-48X')
util.print_nonzeros(model)
# Loader
kwargs = {'num_workers': 5, 'pin_memory': True} if use_cuda else {}
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST(
'data',
train=False,
transform=transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307, ), (0.3081, ))])),
batch_size=args.test_batch_size,
shuffle=False,
**kwargs)