结构化分析方法的概念 软件开发方法学 掌握并能正确运用开发方法，具有事半功倍的作用 软件开发方法 软件开发过程所遵循的办法和步骤 软件开发方法学 指规则、方法和工具的集成，既支持开发也支持以后的演化过程 结构化方法 一种特定的软件开发方法学，一种系统化的软件开发方法，包括：结构化分析方法 1.提供一组术语（符号），指导需求抽象中需要关注的主要方面，并用于表达
Pytorch 剪枝操作实现首先需要版本为 1.4 以上,目前很多模型都取得了十分好的结果, 但是还是参数太多, 占得权重太大, 所以我们的目标是得到一个稀疏的子系数矩阵.这个例子是基于 LeNet 的 Pytorch 实现的例子, 我们从 CNN 的角度来剪枝, 其实在全连接层与 RNN 的剪枝应该是类似, 首先导入一些必要的模块import torch
from torch import nn
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2023-11-07 00:41:31
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结构化程度
是指对某一决策问题的决策过程、决策环境和规律，能否用明确的语言
(
数学的或逻辑学的、形式的或非形式的、定量的或定性的
)
给予说明或描述清晰程度或准确程度。按照决策问题的结构化程度不同把决策问题分成结构化问题、半结构化问题和非结构化问题三种类型。 1)
．结构化决策问题
结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策
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2024-07-08 22:04:53
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结构化数据、半结构化数据和非结构化数据结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：id name age gender
1 lyh 12 male 2 liangyh 13 female 3 liang 18 male 所
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2024-08-01 12:40:08
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Tensorflow 2.0.0出来后，1.x版本的API有些已经改变，19年年初写的这一篇《TensorFlow Serving + Docker + Tornado机器学习模型生产级快速部署》 文章，在tf 2.0.0版本里面有较大的变动，另外Tensorflow官方也推荐大家使用tf.keras，因此本文将会教大家如何使用tensorflow serving部署keras模型，
参考文章：Pruning Filters for Efficient ConvnetsCompressing deep neural nets压缩神经网络 实验记录（剪枝 + rebirth + mobilenet）为了在手机上加速运行深度学习模型，目前实现的方式基本分为两类：一是深度学习框架层面的加速，另一个方向是深度学习模型层面的加速。深度学习模型的加速又可以分为采用新的卷积算子来加速模型，另
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 PyTorch 中实现 ResNet50 模型剪枝的过程。通过不同的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展等内容，逐步探讨该技术的实际应用与最佳实践。
## 版本对比
以下是 ResNet50 剪枝在不同版本之间的特性差异总结：
| 版本号 | 特性 | 优点
摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
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2024-04-28 15:59:50
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ResNet50是一个经典的特征提取网络结构，虽然Pytorch已有官方实现，但为了加深对网络结构的理解，还是自己动手敲敲代码搭建一下。需要特别说明的是，笔者是以熟悉网络各层输出维度变化为目的的，只对建立后的网络赋予伪输入并测试各层输出，并没有用图像数据集训练过该网络（后续会用图像数据集测试并更新博客）。1 预备理论在动手搭建ResNet50以前，首先需要明确ResNet系列网络的基本结构，其次复
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2024-03-04 05:51:45
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ResNet50结构 ResNet简介 随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)；针对这个问题提出了一种全新的网络，称为深度残差网络，允许网络尽可能的加深，其中引入了全新的结构如图。 残差指的是什么？ 其中ResN
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2021-07-06 06:27:00
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# PyTorch模型剪枝：以ResNet50为例
随着深度学习的发展，神经网络模型的规模越来越大，这使得它们在推理时需要消耗大量的计算资源和内存。为了解决这一问题，模型剪枝应运而生。本文将以PyTorch中的ResNet50模型为例，讲解模型剪枝的基本原理和实现方法，并提供相关代码示例。
## 什么是模型剪枝？
模型剪枝是一种减少网络规模的方法，主要通过去除不必要的参数和连接，从而使得模型
原创
2024-10-23 05:34:04
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论文：Squeeze-and-Excitation Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507 作者代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet PyTorch代码地址：https://github.com/moskomule/senet.pytorch作者：胡杰本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注
最近刚接触深度学习项目，负责网络模型压缩与加速。基于自己的理解，写一下对通道剪枝的理解。博主主要通过叙述帮助你理解为什么要进行通道剪枝，本文涉及的数学理论知识较少，希望阅读本文后能帮助你建立一个概念，我为什么要干这件事？以及这件事干了有意义吗？初步理解通道剪枝，顾名思义，就是对卷积通道 进行裁剪，以达到网络模型减小的目的。但是这里就涉及到两个问题：如何裁剪？裁剪之后模型性能如何评价？这里通过一个例
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2024-08-21 09:43:45
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这三者代表了模型“瘦身”艺术从“粗放雕琢”到“精细手术”再到“自适应变形”的演进路径。| 相对简单 (基于幅值) | 较复杂 (需评估结构重要性) | 非常复杂 (需训练路由/门控网络) || | 结构化剪枝是动态剪枝的基础，动态剪枝是一种特殊的、运行时的结构化剪枝。| 可达极高稀疏度 (90%+) | 压缩率通常适中 (30%-70%) | 不减少存储，只降低。未来的模型优化将不再是单一技术的胜利，而是三者的融合。| 单个权重 | 整个结构 (通道/头/层) | 推理路径上的结构 |
Resnet50的代码不是由笔者编写，笔者只对代码进行讲解，方便后续使用。原作者博客链接。 为了节省篇幅这里不贴出代码，请访问原作者GitHub查看代码。在阅读本博客前请先了解残差网络的结构和原理，推荐博客。1.ResNet50的网络结构Resnet50包含两个基本的模块：Conv Block和Identity Block。这两个模块的结构图如下所示：从图中可以看到，Identity Block的
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2024-03-04 02:30:58
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1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
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2024-03-15 05:27:31
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目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
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2024-06-27 06:35:03
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最开始接触到这个ResNet的时候是在看deeplab2的论文的时候，里面用到的是Res101，对于习惯了使用VGG16来作为基本框架的我对于这个101层的网络自然是充满着无比的敬意呀，哈哈。ResNet在各个方面的表现都很优异，他的作者何凯明博士也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。我认为VGG16是在AlexNet的基础上加深了网络层次从而获得了优异的结果，就理论上来说，ResNe
ssd模型图示模型原理ssd主要的思想是以cnn做为特征提取网络，例如以resnet50做为提取网络，删除掉resnet后面的全连接层，再增添几层额外的卷基层提取特征，得到不同尺度的特征图，然后我们让这些不同层次的特征图分别预测不同大小的目标，浅层卷积层提取到的是比较细小的特征，越深层的卷积提取到的信息会越丰富，因此我们让浅层的卷积特征图去检测小的目标，让深层的卷积特征图去检测大的目标。 还是直接
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2024-04-01 06:16:59
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pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置2、图片推理推理——最最最关键的环节到了！boxes:labels:scores:boxes labels scores 是按照顺序对应的3、推理结果转换完整代码 项目地址完整代码放在
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2024-08-22 11:42:13
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