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深度学习模型部署+剪枝优化
第28任务： 5-5稀疏化原理与效果.mp4
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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
