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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刚学时写的很浅显的文章，建议大家看【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel_cnn_scxyz_-DevPress官方社区在深度学习的算法学习中，都会提到 channels这个概念。在一般的深度学习框架的 conv2d 中，如 tensorflow 、mxnet ，channels 都是必填的一个参数。channels 该如何理解？先看一看不同框架中的解释文档。首先，是 tensorfl
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2024-07-25 16:53:44
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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
# 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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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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一，Remoting的定义 简单的说是一种分布式的处理方式。.Net Remoting提供了一个对象通过应用程序与另外一个对象进行通讯，交互的框架。二，Remoting的过程概述 客户端通过Remoting访问通道（channel),获取服务端对象（只是对象的引用,不是实际的对象），再通过代理解析为客户端对象，序列化在客户端运行。 &nb
论文:https://arxiv.org/abs/2110.00476code: https://github.com/rwightman/pytorch-image-modelsAbstract 自从恺明大神提出ResNet以来，ResNet就成为了各个领域的默认/基线架构。与此同时，更好的优化器、数据增广方法也得到研究并用于提升训练效率。本文对ResNet50与这些新技术组合时的性能进行了重评
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2024-04-24 19:44:31
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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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摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
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2024-03-15 16:07:22
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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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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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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
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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在看本文之前，请下载对应的代码作为参考：pytorch/vision/detection/faster_rcnn。总体结构花了点时间把整个代码架构理了理，画了如下这张图： (*) 假设原始图片大小是599x900主体部分分为这几大部分：Transform，主要是对输入图像进行转换Resnet-50，主干网，主要是特征提取FPN，主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图RPN，主要是产生regi
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2024-03-15 08:23:55
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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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十二、复现SOTA 模型：ResNet大名鼎鼎的残差网络ResNet是深度学习中的一个里程碑式的模型，也深度学习中的一个重要概念，几乎各类视觉任务中都能见到它的身影。不同于前面的经典模型，resnet一个深层网络，它是由来自Microsoft Research的4位学者何凯明、张翔宇、任少卿、孙剑共同提出的，论文是《Deep Residual Learning for Image Recognit
如题。感觉物体检测框架还是比较复杂的，在这里理一下，一张图像从输入到输出，究竟被做了哪些操作。警告：可能存在大量不知道我在说啥的状况，这个博客针对自己的初步理解，还是不够细致和准确，我只是记录一下，防止自己忘记，并无科普目的。那么首先肯定是图像的预处理和增强。这个不必多说。假设处理完之后，图像的大小为3*800*1216。FasterRcnn-Resnet50-FPN由backbone，propo
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2024-04-25 09:12:33
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大家好，今天和大家分享一些如何使用 Pytorch 搭建 ResNet50 卷积神经网络模型，并使用迁移学习的思想训练网络，完成鸟类图片的预测。ResNet 的原理 和 TensorFlow2 实现方式可以看我之前的两篇博文，这里就不详细说明原理了。ResNet18、34： ResNet50： 1. 模型构建首先导入网络构建过程中所有需要用到的工具包，本小节
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2024-05-02 22:14:38
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