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【深度学习实战】模型剪枝优化+推理部署全流程｜轻量化落地教程！

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2026-09-17 16:24:31

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模型轻量化

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1-所需基本环境配置

05:55

（重点）零基础/转行系统入门学习路线

07:03

2-模型加载与数据预处理

08:33

3-接收与预测模块实现

07:40

4-效果实例演示

08:21

1-项目所需配置文件介绍

07:09

2-加载参数与模型权重

07:41

3-数据预处理

10:38

4-返回线性预测结果

08:03

1-docker简介

05:58

2-docker安装与配置

10:18

3-阿里云镜像配置

06:27

4-基于docker配置pytorch环境

10:57

5-安装演示环境所需依赖

09:39

6-复制所需配置到容器中

06:52

7-上传与下载配置好的项目

12:47

1-tf-serving项目获取与配置

06:54

2-加载并启动模型服务

09:33

3-测试模型部署效果

08:51

4-fashion数据集获取

05:21

5-加载fashion模型启动服务

07:15

1-论文算法核心框架概述

07:26

2-BatchNorm要解决的问题

06:55

3-BN的本质作用

07:57

4-额外的训练参数解读

07:16

5-稀疏化原理与效果

09:05

1-整体案例流程解读

07:16

2-加入L1正则化来进行更新

06:33

3-剪枝模块介绍

05:02

4-筛选需要的特征图

09:20

5-剪枝后模型参数赋值

10:53

6-微调完成剪枝模型

06:45

1-模型剪枝分析

07:24

2-常见剪枝方法介绍

11:41

3-mobilenet简介

04:11

4-经典卷积计算量与参数量分析

05:39

5-深度可分离卷积的作用与效果

07:14

6-参数与计算量的比较

15:00

7-V1版本效果分析

09:05

8-V2版本改进以及Relu激活函数的问题

07:24

9-倒残差结构的作用

06:43

10-V2整体架构与效果分析

04:10

11-V3版本网络架构分析

05:34

12-SE模块作用与效果解读

12:07

13-代码实现mobilenetV3网络架构

10:46

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