[](https://pypi.org/project/mmrazor/)
[](https://pypi.org/project/mmrazor)
[](https://mmrazor.readthedocs.io/en/latest/)
[](https://github.com/open-mmlab/mmrazor/actions)
[](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmrazor)
[](https://github.com/open-mmlab/mmrazor/blob/master/LICENSE)
[](https://github.com/open-mmlab/mmrazor/issues)
[](https://github.com/open-mmlab/mmrazor/issues)
文档: https://mmrazor.readthedocs.io/
[English](/README.md) | 简体中文
## 说明
MMRazor 是一个基于 PyTorch 的模型压缩开源工具箱. 它是 [OpenMMLab](https://openmmlab.com/) 项目的一部分.
主要特性
- **多合一**
MMrazor 实现了4中主流的技术：1）网络结构搜索；2）模型剪枝；3）知识蒸馏；4）量化（很快就会支持），并支持不同算法间的
互相组合。
- **通用计算机视觉模型压缩工具包**
得益于 OpenMMLab 开源生态，MMRazor 中的算法可快速应用到不同的任务上，使模型压缩算法的开发变的一劳永逸。
- **压缩算法和任务模型的解耦**
MMrazor 具有多种内置的自动化机制，允许开发者在不修改原始模型代码的情况下实现模型压缩算法，比如：
- 可以 code-free 地获取模型中间层输出结果；
- 可以 code-free 地替换模型中的某些 OP；
- 自动获得并分析 nn.Module 间连接
- ......
- **灵活和模块化设计**
MMRazor 将模型压缩算法分解为不同的组件，使得构建新算法变得更加容易和灵活。
## 开源许可证
该项目采用 [Apache 2.0 开源许可证](LICENSE)。
## 更新日志
v0.1.0 版本已经在 2021.12.23 发布
## 基准测试和模型库
测试结果可以在 [模型库](/docs/en/model_zoo.md) 中找到.
已经支持的算法:
- Neural Architecture Search
- [x] [DARTS(ICLR'2019)](/configs/nas/darts)
- [x] [DetNAS(NeurIPS'2019)](/configs/nas/detnas)
- [x] [SPOS(ECCV'2020)](/configs/nas/spos)
Pruning
- [x] [AutoSlim(NeurIPS'2019)](/configs/pruning/autoslim)
Knowledge Distillation
- [x] [CWD(ICCV'2021)](/configs/distill/cwd)
- [x] [WSLD(ICLR'2021)](/configs/distill/wsld)
