Udemy線上課程 深度學習模型部署與剪枝優化實例(含教材) 講師:唐宇迪 唐 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版)
Udemy線上課程深度學習模型部署與剪枝優化實例(含教材)講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文字幕版(DVD版)
內容說明:
深度學習模型部署與剪枝優化實例課程旨在幫助同學們快速掌握模型部署與優化方法。
主要包括兩大核心模塊:1.基於深度學習框架PyTorch與Tensorflow2版本演示模型部署方法,使用docker工具簡化環境配置與遷移問題;2.詳解經典剪枝與模型設計論文並基於實例進行演示。
整體風格通俗易懂,用最接地氣的方式帶領同學們快速掌握部署方法與優化實例。

課程內容:
01PyTorch框架部署實踐
001課程簡介.mp4
002所需基本環境配置.mp4
003模型加載與數據預處理.mp4
004接收與預測模塊實現.mp4
005效果實例演示.mp4
006PyTorch.zip
006本章數據代碼下載.html

02YOLO-V3物體檢測部署實例
007項目所需配置文件介紹.mp4
008加載參數與模型權重.mp4
009數據預處理.mp4
010返回線性預測結果.mp4
011數據代碼下載.html

03docker實例演示
012docker簡介.mp4
013docker安裝與配置.mp4
014阿里云鏡像配置.mp4
015基于docker配置pytorch環境.mp4
016基于docker配置pytorch環境.mp4
017復制所需配置到容器中.mp4
018上傳與下載配置好的項目.mp4
019Docker.zip
019數據代碼下載.html

04tensorflow-serving實戰
020tf-serving項目獲取與配置.mp4
021加載并啟動模型服務.mp4
022測試模型部署效果.mp4
023fashion數據集獲取.mp4
024加載fashion模型啟動服務.mp4
025TensorFlow-serving.zip
025數據代碼下載.html

05模型減枝-Network_Slimming算法分析
026論文算法核心框架概述.mp4
027BatchNorm要解決的問題.mp4
028BN的本質作用.mp4
029額外的訓練參數解讀.mp4
030稀疏化原理與效果.mp4
031.pdf
031數據代碼下載.html

06模型減枝-Network_Slimming實戰解讀
032整體案例流程解讀.mp4
033加入L1正則化來進行更新.mp4
034剪枝模塊介紹.mp4
035篩選需要的特征圖.mp4
036剪枝後模型參數賦值.mp4
037微調完成剪枝模型.mp4
038pytorch-slimming.zip
038數據代碼下載.html

07Mobilenet三代網絡模型架構
039模型剪枝分析.mp4
040常見剪枝方法介紹.mp4
041mobilenet簡介.mp4
042mobilenet簡介.mp4
043深度可分離卷積的作用與效果.mp4
044參數與計算量的比較.mp4
045V1版本效果分析.mp4
046V2版本改進以及Relu激活函數的問題.mp4
047倒殘差結構的作用.mp4
048V2整體架構與效果分析.mp4
049V3版本網絡架構分析.mp4
050SE模塊作用與效果解讀.mp4
051代碼實現mobilenetV3網絡架構.mp4
052Mobilenet.pdf
052PPT下載.html

08基礎補充-PyTorch卷積模型實例
053卷積網絡參數定義.mp4
054網絡流程解讀.mp4
055Vision模塊功能解讀.mp4
056分類任務數據集定義與配置.mp4
057圖像增強的作用.mp4
058數據預處理與數據增強模塊.mp4
059Batch數據制作.mp4
060遷移學習的目標.mp4
061遷移學習策略.mp4
062加載訓練好的網絡模型.mp4
063優化器模塊配置.mp4
064實現訓練模塊.mp4
065訓練結果與模型保存.mp4
066加載模型對測試數據進行預測.mp4
067額外補充-Resnet論文解讀.mp4
068額外補充-Resnet網絡架構解讀.mp4

09基礎補充-Tensorflow2版本卷積模型實例
069貓狗識別任務與數據簡介.mp4
070卷積網絡涉及參數解讀開始學習.mp4
071網絡架構配置.mp4
072卷積模型訓練與識別效果展示.mp4



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