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深度学习模型部署与剪枝优化实例
Rating: 4.4 out of 5(8 ratings)
154 students

深度学习模型部署与剪枝优化实例

模型部署-剪枝优化
Created by唐宇迪 唐
Last updated 6/2020
Chinese (Simplified)
Chinese (Simplified) [Auto],

What you'll learn

  • 掌握深度学习框架模型部署方法
  • 使用pytorch部署深度学习模型
  • 使用tensorflow-serving部署深度学习模型
  • 掌握docker基本使用方法
  • 熟练应用docker部署深度学习环境
  • 使用docker构建深度学习应用
  • 掌握模型优化设计方法
  • 掌握mobilenet3代网络模型构建
  • 基于论文分析mobilenet三代算法
  • 将mobilenet应用到自己的实际任务中
  • 掌握经典剪枝策略与方法
  • 详解剪枝论文思想
  • 熟练使用剪枝策略在自己的模型与任务中

Course content

9 sections72 lectures8h 35m total length
  • 课程简介3:28
  • 所需基本环境配置5:52
  • 模型加载与数据预处理8:32
  • 接收与预测模块实现7:39
  • 效果实例演示8:20
  • 本章数据代码下载0:01

Requirements

  • 熟悉深度学习算法
  • 熟悉深度学习框架基本使用

Description

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。

Who this course is for:

  • 人工智能,深度学习方向的用学门