这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了剪枝基础与实战(5): 剪枝代码详解。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
对模型进行剪枝，我们只对有参数的层进行剪枝，我们基于BatchNorm2d对通道重要度 γ \gamma γ参数进行稀释训练。对BatchNorm2d及它的前后层也需要进行剪枝。主要针对有参数的层：Conv2d、BatchNorm2d、Linear。但是我们不会对Pool2d 层进行剪枝，因为Pool2d只用来做下采样，没有可学习的参数，不用处理
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-691578.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-691578.html
import<到了这里，关于剪枝基础与实战(5): 剪枝代码详解的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
这两天自己手写了一个可以简单实现通道剪枝的代码，在这篇文章中也会对代码进行讲解，方便大家在自己代码中的使用。 如果还想学习YOLO系列的剪枝代码，可以参考我其他文章，下面的这些文章都是我根据通道剪枝的论文在YOLO上进行的实现，而本篇文章是我自己写的，也
作者：禅与计算机程序设计艺术 8.1.1 背景介绍 随着深度学习技术的不断发展，人工智能模型的规模越来越庞大。然而，这也带来了新的问题：大模型需要更多的计算资源和存储空间，同时在移动设备上运行效率较低。因此，模型压缩与加速成为了当前研究的热点。 8.1.2 核心
现在，您已经了解了如何调整和对齐大型语言模型以适应您的任务，让我们讨论一下将模型集成到应用程序中需要考虑的事项。 在这个阶段有许多重要的问题需要问。第一组问题与您的LLM在部署中的功能有关。您需要模型生成完成的速度有多快？您有多少计算预算可用？您是
今天有点时间就想着之前遗留的一个问题正好拿过来做一下看看，主要的目的就是想要对训练好的目标检测模型进行剪枝处理，这里就以茶叶嫩芽检测数据场景为例了，在我前面的博文中已经有过相关的实践介绍了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可： 《融合CBAM注意力机制
这里主要是前一篇博文的后续内容，简单回顾一下：本文选取了n/s/m三款不同量级的模型来依次构建训练模型，所有的参数保持同样的设置，之后探索在不同剪枝处理操作下的性能影响。 在上一篇博文中保持30的剪枝程度得到的效果还是比较理想的。这里进行的是分别进行6
决策树即通过一步步决策得到最终结果的树 如下图所示，如果要判断一个人在家庭里的身份，我们可以先判断ta年龄是否大于15，如果是，则说明ta是爷爷或奶奶或妈妈，如果不是，则再判断ta是否为男性，如果是，则ta是儿子，否则ta是女儿。 这就是一个决策树的基本流程。
本篇博文所用代码为开源项目修改得到，且不适合基础太差的同学。 本篇文章主要讲解代码的使用方式，手把手带你实现YOLOv5模型剪枝操作。 0. 环境准备 终端键入：
🔝🔝🔝🔝🔝🔝🔝🔝🔝🔝🔝🔝 🥰 博客首页： knighthood2001 😗 欢迎点赞👍评论🗨️ ❤️ 热爱python，期待与大家一同进步成长！！❤️ 👀给大家推荐一款很火爆的刷题、面试求职网站👀 目录 查找 二分查找 线性查找 排序 插入排序 快速排序 选择排序 冒泡排序
在目标检测任务中，我们常用的评价指标一般有两种，一种是使用Pascal VOC的评价指标，一种是更加严格的COCO评价指标，一般后者会更常用点。 如何判断一个检测结果是否正确。目前最常用的方式就是去计算检测框与真实框的IOU，然后 根据IOU去判别两个框是否匹配 。 常见指
稀疏训练是通过在 损失loss 中增加 BN 的 γ gamma γ 参数的L1 正则， 从而让绝大多数通道对应的 γ gamma γ 值趋近与 0 , 从而使得模型达到稀疏化的效果:
