掌握深度学习模型部署方法
熟练使用脚本进行深度学习项目部署
掌握模型剪枝与经典优化策略
熟练进行剪枝操作并对比分析效果
深度学习模型部署与剪枝优化实例
无限期 视频有效期
65节 节数
2637人 学习人数
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深度学习模型部署与剪枝优化实例
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。
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高校教师 / 培训机构讲师
计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。
参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。
参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
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适用人群
深度学习方向的同学们
课程介绍
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。
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