综述:模型压缩与剪枝 之二
深度学习使得很多计算机视觉任务的性能达到了一个前所未有的高度。不过，复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。为了解决这些问题，许多业界学者研究模型压缩方法以最大限度的减小模型对于计算空间和时间的消耗。最近团队里正在研究模型 ...
原文：模型压缩--剪枝，tensorrt实验调研
https: www.cnblogs.com yanghailin p .html 未经允许不得转载。 最近在搞模型压缩方面的一些东西，初步调研下来感觉要学的，要看的，要实验的很多很多啊，无底洞啊。 这里是初步记录，因为有些东西最近看了，先暂停了一部分工作又去搞其他的了，那么这些天调研实验的东东后面就会忘记。 先是整的模型剪枝方面，有很多论文，其中一篇 的论文，Learning Efficient ...
2020-12-30 20:59 0 459 推荐指数：
相关推荐
模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇
1. 背景 今天，深度学习已成为机器学习中最主流的分支之一。它的广泛应用不计其数，无需多言。但众所周知深度神经网络（DNN）有个很大的缺点就是计算量太大。这很大程度上阻碍了基于深度学习方法的产品化， ...
（转发）深度学习模型压缩与加速理论与实战（一）：模型剪枝
深度学习模型压缩与加速理论与实战（一）：模型剪枝 2021-06-23 15:42:47 Source: https://blog.csdn.net/wlx19970505/article/details/111826742 Code: https://github.com ...
模型加速（二）通道剪枝
核心思想 通道裁剪的效果 细节补充 "看图说话" 目标函数解读 论文题目： Channel Pruning for Accelerating Very ...
深度学习网络模型压缩剪枝详细分析
深度学习网络模型压缩剪枝详细分析 一．简介 1. 背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗 ...
TensorRT模型装换
当前支持的深度学习框架主要有：caffe、tensorflow、pytorch; tensorflow深度学习框架：当前最佳的模型提供形式是pb,这是一种Frozen Graphdef形式的模型文件， Frozen Graphdef 将tensorflow导出的模型的权重都冻结 ...
前端图片压缩调研
概述 最近做项目思考了一下前端图片压缩问题，有一些小的心得，记录下来，供以后开发时参考，相信对其他人也有用。下面按优先级列出了前端图片压缩的解决方案。 webpack 现在前端项目都是利用webpack打包，所以我调研了一下在webpack里面压缩图片的解决方案，主要使用基于imagemin ...
模型加速[tensorflow&tensorrt]
在tensorflow1.8之后的版本中，tensorflow.contrib部分都有tensorrt的组件，该组件存在的意义在于，你可以读取pb文件，并调用tensorrt的方法进行subgraph压缩，其他不能压缩的subgraph依然被tensorflow所处理。这样的操作方式就不 ...