随着机器学习模型的复杂性和能力不断增加。提高大型复杂模型在小数据集性能的一种有效技术是知识蒸馏，它包括训练一个更小、更有效的模型来模仿一个更大的“教师”模型的行为。
在本文中，我们将探索知识蒸馏的概念，以及如何在PyTorch中实现它。我们将看到如何使用它将一个庞大、笨重的模型压缩成一个更小、更高效的模型，并且仍然保留原始模型的准确性和性能。
我们首先定义知识蒸馏要解决的问题。
我们训练了一个大型深度神经网络来执行复杂的任务，比如图像分类或机器翻译。这个模型可能有数千层和数百万个参数，这使得它很难部署在现实应用程序、边缘设备等中。并且这个超大的模型还需要大量的计算资源来运行，这使得它在一些资源受限的平台上无法工作。
解决这个问题的一种方法是使用知识蒸馏将大模型压缩成较小的模型。这个过程包括训练一个较小的模型来模仿给定任务中大型模型的行为。
我们将使用来自Kaggle的胸部x光数据集进行肺炎分类来进行知识蒸馏的示例。我们使用的数据集被组织成3个文件夹(train, test, val)，并包含每个图像类别的子文件夹(Pneumonia/Normal)。共有5,863张x射线图像(JPEG)和2个类别(肺炎/正常)。
完整文章：
https://avoid.overfit.cn/post/482f5c111e7344179e2aba57865427ea
标签：蒸馏,示例,模型,知识,PyTorch,使用 From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/16988716.html