点击下载——深度学习模型部署与剪枝优化实例

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深度学习模型部署与剪枝优化实例课程旨在帮助同学们快速掌握模型部署与优化方法。

主要包括两大核心模块:

1.基于深度学习框架PyTorch与Tensorflow2版本演示模型部署方法,使用docker工具简化环境配置与迁移问题;

2.详解经典剪枝与模型设计论文并基于实例进行演示。

整体风格通俗易懂,用最接地气的方式带领同学们快速掌握部署方法与优化实例。


课程目录:

第1章 PyTorch框架部署实践

第2章 YOLO-V3物体检测部署实例

第3章 docker实例演示

第4章 tensorflow-serving实战

第5章 模型减枝-NetworkSlimming算法分析

第6章 模型减枝-NetworkSlimming实战解读

第7章 Mobilenet三代网络模型架构

第8章 基础补充-PyTorch卷积模型实例

第9章 基础补充-Tensorflow2版本卷积模型实例