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深度学习模型部署+剪枝优化
简介
分类
深度学习/Tensorflow
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任务列表
第1任务: 课件资料下载
第2任务: 1-1课程简介.mp4
第3任务: 1-2所需基本环境配置.mp4
第4任务: 1-3模型加载与数据预处理.mp4
第5任务: 1-4接收与预测模块实现.mp4
第6任务: 1-5效果实例演示.mp4
第7任务: 2-1项目所需配置文件介绍.mp4
第8任务: 2-2加载参数与模型权重.mp4
第9任务: 2-3数据预处理.mp4
第10任务: 2-4返回线性预测结果.mp4
第11任务: 3-1docker简介.mp4
第12任务: 3-2docker安装与配置.mp4
第13任务: 3-3阿里云镜像配置.mp4
第14任务: 3-4基于docker配置pytorch环境.mp4
第15任务: 3-5安装演示环境所需依赖.mp4
第16任务: 3-6复制所需配置到容器中.mp4
第17任务: 3-7上传与下载配置好的项目.mp4
第18任务: 每日作业
第19任务: 4-1tf-serving项目获取与配置.mp4
第20任务: 4-2加载并启动模型服务.mp4
第21任务: 4-3测试模型部署效果.mp4
第22任务: 4-4fashion数据集获取.mp4
第23任务: 4-5加载fashion模型启动服务.mp4
第24任务: 5-1论文算法核心框架概述.mp4
第25任务: 5-2BatchNorm要解决的问题.mp4
第26任务: 5-3BN的本质作用.mp4
第27任务: 5-4额外的训练参数解读.mp4
第28任务: 5-5稀疏化原理与效果.mp4
第29任务: 6-1整体案例流程解读.mp4
第30任务: 6-2加入L1正则化来进行更新.mp4
第31任务: 6-3剪枝模块介绍.mp4
第32任务: 6-4筛选需要的特征图.mp4
第33任务: 6-5剪枝后模型参数赋值.mp4
第34任务: 6-6微调完成剪枝模型.mp4
第35任务: 每日作业
第36任务: 7-1模型剪枝分析.mp4
第37任务: 7-2常见剪枝方法介绍.mp4
第38任务: 7-3mobilenet简介.mp4
第39任务: 7-4经典卷积计算量与参数量分析.mp4
第40任务: 7-5深度可分离卷积的作用与效果.mp4
第41任务: 7-6参数与计算量的比较.mp4
第42任务: 7-7V1版本效果分析.mp4
第43任务: 7-8V2版本改进以及Relu激活函数的问题.mp4
第44任务: 7-9倒残差结构的作用.mp4
第45任务: 7-10V2整体架构与效果分析.mp4
第46任务: 7-11V3版本网络架构分析.mp4
第47任务: 7-12SE模块作用与效果解读.mp4
第48任务: 7-13代码实现mobilenetV3网络架构.mp4
第49任务: 每日作业
第50任务: 8-1卷积网络参数定义.mp4
第51任务: 8-2网络流程解读.mp4
第52任务: 8-3Vision模块功能解读.mp4
第53任务: 8-4分类任务数据集定义与配置.mp4
第54任务: 8-5图像增强的作用.mp4
第55任务: 8-6数据预处理与数据增强模块.mp4
第56任务: 8-7Batch数据制作.mp4
第57任务: 8-8迁移学习的目标.mp4
第58任务: 8-9迁移学习策略.mp4
第59任务: 8-10加载训练好的网络模型.mp4
第60任务: 8-11优化器模块配置.mp4
第61任务: 8-12实现训练模块.mp4
第62任务: 8-13训练结果与模型保存.mp4
第63任务: 8-14加载模型对测试数据进行预测.mp4
第64任务: 8-15额外补充-Resnet论文解读.mp4
第65任务: 8-16额外补充-Resnet网络架构解读.mp4
第66任务: 9-1猫狗识别任务与数据简介.mp4
第67任务: 9-2卷积网络涉及参数解读.mp4
第68任务: 9-3网络架构配置.mp4
第69任务: 9-4卷积模型训练与识别效果展示.mp4
第70任务: 每日作业
