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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:
01 PyTorch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
006 PyTorch.zip
006 本章數據代碼下載.html

02 YOLO-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

03 docker實例演示
012 docker簡介.mp4
013 docker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
019 Docker.zip
019 數據代碼下載.html

04 tensorflow-serving實戰
020 tf-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
023 fashion數據集獲取.mp4
024 加載fashion模型啟動服務.mp4
025 TensorFlow-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
027 BatchNorm要解決的問題.mp4
028 BN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
038 pytorch-slimming.zip
038 數據代碼下載.html

07 Mobilenet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
041 mobilenet簡介.mp4
042 mobilenet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
045 V1版本效果分析.mp4
046 V2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
048 V2整體架構與效果分析.mp4
049 V3版本網絡架構分析.mp4
050 SE模塊作用與效果解讀.mp4
051 代碼實現mobilenetV3網絡架構.mp4
052 Mobilenet.pdf
052 PPT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
055 Vision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
059 Batch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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