深度学习模型部署与剪枝优化实例
│01.课程简介.mp4│02.所需基本环境配置.mp4
│03.模型加载与数据预处理.mp4
│04.接收与预测模块实现.mp4
│05.效果实例演示.mp4
│07.项目所需配置文件介绍.mp4
│08.加载参数与模型权重.mp4
│09.数据预处理.mp4
│10.返回线性预测结果.mp4
│11.docker简介.mp4
│12.docker安装与配置.mp4
│13.阿里云镜像配置.mp4
│14.基于docker配置pytorch环境.mp4
│15.安装演示环境所需依赖.mp4
│16.复制所需配置到容器中.mp4
│17.上传与下载配置好的项目.mp4
│18.tf-serving项目获取与配置.mp4
│19.加载并启动模型服务.mp4
│20.测试模型部署效果.mp4
│21.fashion数据集获取.mp4
│22.加载fashion模型启动服务.mp4
│23.论文算法核心框架概述.mp4
│24.BatchNorm要解决的问题.mp4
│25.BN的本质作用.mp4
│26.额外的训练参数解读.mp4
│27.稀疏化原理与效果.mp4
│28.整体案例流程解读.mp4
│29.加入L1正则化来进行更新.mp4
│30.剪枝模块介绍.mp4
│31.筛选需要的特征图.mp4
│32.剪枝后模型参数赋值.mp4
│33.微调完成剪枝模型.mp4
│34.模型剪枝分析.mp4
│35.常见剪枝方法介绍.mp4
│36.mobilenet简介.mp4
│37.经典卷积计算量与参数量分析.mp4
│38.深度可分离卷积的作用与效果.mp4
│39.参数与计算量的比较.mp4
│40.V1版本效果分析.mp4
│41.V2版本改进以及Relu激活函数的问题.mp4
│42.倒残差结构的作用.mp4
│43.V2整体架构与效果分析.mp4
│44.V3版本网络架构分析.mp4
│45.SE模块作用与效果解读.mp4
│46.代码实现mobilenetV3网络架构.mp4
│47.卷积网络参数定义.mp4
│48.网络流程解读.mp4
│49.Vision模块功能解读.mp4
│50.分类任务数据集定义与配置.mp4
│51.图像增强的作用.mp4
│52.数据预处理与数据增强模块.mp4
│53.Batch数据制作.mp4
│54.迁移学习的目标.mp4
│55.迁移学习策略.mp4
│56.加载训练好的网络模型.mp4
│57.优化器模块配置.mp4
│58.实现训练模块.mp4
│59.训练结果与模型保存.mp4
│60.加载模型对测试数据进行预测.mp4
│61.额外补充-Resnet论文解读.mp4
│62.额外补充-Resnet网络架构解读.mp4
│63.猫狗识别任务与数据简介.mp4
│64.卷积网络涉及参数解读.mp4
│65.网络架构配置.mp4
│66.卷积模型训练与识别效果展示.mp4
│B站 (免费在线学习猿地).url
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│
└─资料
│Docker使用命令.zip
│Mobilenet.pdf
│mobilenetv3.py
│pytorch-slimming.zip
│PyTorch模型部署实例.zip
│TensorFlow-serving.zip
│剪枝算法.pdf
│
└─YOLO部署实例
flask_detect.py
flask_server.py
PyTorch-YOLOv3(1).zip
PyTorch-YOLOv3.zip
下载地址:
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