深度学习模型部署与剪枝优化实例

我奶常山赵子龙

│  01.课程简介.mp4
│  02.所需基本环境配置.mp4
│  03.模型加载与数据预处理.mp4
│  04.接收与预测模块实现.mp4
│  05.效果实例演示.mp4
│  07.项目所需配置文件介绍.mp4
│  08.加载参数与模型权重.mp4
│  09.数据预处理.mp4
│  10.返回线性预测结果.mp4
│  11.docker简介.mp4
│  12.docker安装与配置.mp4
│  13.阿里云镜像配置.mp4
│  14.基于docker配置pytorch环境.mp4
│  15.安装演示环境所需依赖.mp4
│  16.复制所需配置到容器中.mp4
│  17.上传与下载配置好的项目.mp4
│  18.tf-serving项目获取与配置.mp4
│  19.加载并启动模型服务.mp4
│  20.测试模型部署效果.mp4
│  21.fashion数据集获取.mp4
│  22.加载fashion模型启动服务.mp4
│  23.论文算法核心框架概述.mp4
│  24.BatchNorm要解决的问题.mp4
│  25.BN的本质作用.mp4
│  26.额外的训练参数解读.mp4
│  27.稀疏化原理与效果.mp4
│  28.整体案例流程解读.mp4
│  29.加入L1正则化来进行更新.mp4
│  30.剪枝模块介绍.mp4
│  31.筛选需要的特征图.mp4
│  32.剪枝后模型参数赋值.mp4
│  33.微调完成剪枝模型.mp4
│  34.模型剪枝分析.mp4
│  35.常见剪枝方法介绍.mp4
│  36.mobilenet简介.mp4
│  37.经典卷积计算量与参数量分析.mp4
│  38.深度可分离卷积的作用与效果.mp4
│  39.参数与计算量的比较.mp4
│  40.V1版本效果分析.mp4
│  41.V2版本改进以及Relu激活函数的问题.mp4
│  42.倒残差结构的作用.mp4
│  43.V2整体架构与效果分析.mp4
│  44.V3版本网络架构分析.mp4
│  45.SE模块作用与效果解读.mp4
│  46.代码实现mobilenetV3网络架构.mp4
│  47.卷积网络参数定义.mp4
│  48.网络流程解读.mp4
│  49.Vision模块功能解读.mp4
│  50.分类任务数据集定义与配置.mp4
│  51.图像增强的作用.mp4
│  52.数据预处理与数据增强模块.mp4
│  53.Batch数据制作.mp4
│  54.迁移学习的目标.mp4
│  55.迁移学习策略.mp4
│  56.加载训练好的网络模型.mp4
│  57.优化器模块配置.mp4
│  58.实现训练模块.mp4
│  59.训练结果与模型保存.mp4
│  60.加载模型对测试数据进行预测.mp4
│  61.额外补充-Resnet论文解读.mp4
│  62.额外补充-Resnet网络架构解读.mp4
│  63.猫狗识别任务与数据简介.mp4
│  64.卷积网络涉及参数解读.mp4
│  65.网络架构配置.mp4
│  66.卷积模型训练与识别效果展示.mp4
│  B站 (免费在线学习猿地).url
│  Dmz社区 - www.dmzshequ.com.url
│  fileTree.bat
│  fileTree.txt
│  下载说明.txt
│  低价云服务器-云产品.url
│  海量IT学习资源免费下载.url
│  网购通用优惠券(淘宝-京东-拼多多-等).url
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│   
└─资料
│  Docker使用命令.zip
│  Mobilenet.pdf
│  mobilenetv3.py
│  pytorch-slimming.zip
│  PyTorch模型部署实例.zip
│  TensorFlow-serving.zip
│  剪枝算法.pdf
│   
└─YOLO部署实例
        flask_detect.py
        flask_server.py
        PyTorch-YOLOv3(1).zip
        PyTorch-YOLOv3.zip


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sakura_dmz

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

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深度学习模型部署与剪枝优化实例

CoderDream

资料齐全，感谢楼主分享！

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非常好很喜欢 感谢分享

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