用于神经网络压缩研究的Python包(PyTorch)

最新推荐文章于 2025-10-17 22:54:23 发布
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#神经网络 #压缩

该博客内容源自爱可可 - 爱生活微博，提及了 Github 和 Doc，但未明确与神经网络压缩的具体关联，推测可能围绕神经网络压缩技术在相关平台的应用或资料展开。
python图像压缩编码_深度学习之神经网络进行图像压缩python版(四)
weixin_39933336的博客
12-09 1040
通过前面的铺垫，现在已经对感知神经网络、线性神经网络和BP神经网络有了一定的理解和认识。本章就通过前面所学到的知识进行一些实际应用(图像压缩)。下面我们了解一下压缩可以的实现方式。BP神经网络实现图像压缩——依赖BP网络的非线性映射能力进行数据压缩如下图所示，上下两幅图分别代表压缩前和压缩后解压的图片。BP神经网络压缩实现方法：首先原图是128*128像素，并且图像是灰度的。每个像素点的值是[0，...
神经网络压缩图像工程
04-01
基于神经网络压缩图像，压缩效率高，python程序，可用于二次开发．
【Pytorch】量化
最新发布
weixin_48783288的博客
10-17 865
动态量化（说明；以下代码的python版本为3.8，pytorch版本为1.8.0在pytorch里只需要一行代码就可以把模型动态量化为INT8模型输出结果如下从打印的结果里可以看出，Linear1的参数dtype为int8，但实际值并不是整数，这也侧面印证了该层在进入下一层的计算时被反量化为fp32，当然也保持了scale和zero_point（偏移量），可以通过torch.int_repr()去查看量化为int8的实际值，我们可以使用公式进行结果验证打印结果里的。
python 神经网络 neurolab包
01-13
python 神经网络 neurolab包
python 神经网络包_Python(neurolab搭建神经网络)
weixin_39760295的博客
11-24 1662
Neurolab模块搭建神经网络(一)neurolab模块下载与安装neurolab是基于Python的人工神经网络包,包括基本神经网络和训练算法,其灵活的框架可用于创建其他类型的神经网络,neurolab模块相当于Matlab的神经网络工具箱(NNT).此外,基于Python的神经网络包包括:keras+caffe+pytorch(框架库)+pybrain(模块).官方文档地址如下:安装流程:1...
python神经网络包_python 神经网络包 NeuroLab
weixin_39520988的博客
11-20 748
原博文2019-03-01 10:01 −neurolab模块相当于Matlab的神经网络工具箱(NNT) neurolab模块支持的网络类型： 单层感知机(single layer perceptron) 多层前馈感知机(Multilayer feed forward perceptron) 竞争层(Kohonen Layer) 学习向量...相关推荐2019-12-05 14:19 −使用模...
python实现神经网络多分类_Pytorch实现神经网络的分类方式
weixin_39602560的博客
12-05 1468
本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类！！！1.训练神经网络分类模型import torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as pltimport torch.nn.functional as Fimport torch.utils.data as Datatorch.manual_seed(1)#设置...
神经网络原基本原理及使用pytorch实现神经网络
2301_77539454的博客
07-21 1335
神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，它由大量的节点（或称为神经元）相互连接构成。每个节点可以接收多个输入信号，通过加权求和后，再通过一个非线性激活函数产生输出信号。神经网络的灵感来源于生物神经网络，其历史可以追溯到20世纪40年代，当时Warren McCulloch和Walter Pitts提出了人工神经元的数学模型。
Pytorch实战_神经网络的压缩（Network Compression）
hello_JeremyWang的博客
01-16 1970
1. 神经网络的压缩 对于一些大型的神经网络，它的网络结构是十分复杂的（听说华为的一些神经网络有上亿的神经元组成），我们很难在很小的设备中（比如我们的apple watch）上面将这个这个神经网络放上去。这就要求我们能有能力将神经网络进行压缩，也就是 Networ Compression。 李宏毅老师在课程中提到了5中神经网络的压缩方式： Network Pruning Knowledge Distillation Parameter Quantization Architec Design Dynam
精选资源
神经网络群粒子优化pytorch代码
06-14
描述中提到的“pytorch代码”，意味着提供的压缩包包含用Python语言编写的PyTorch代码，这些代码具体实现了PSO算法来优化神经网络的训练过程。用户可以下载这个名为"PSO-NN-main"的文件，解压后查看和运行代码，以...
PyTorch实现卷积神经网络CNN
雷东宸的博客
10-04 2578
深入浅出讲解卷积神经网络CNN的代码实现过程！
python神经网络dnn_utils_v2工具包
07-10
吴恩达机器学习dnn_utils_v2工具包，大家共同努力，共同进步
tensorflow安装包（机器学习神经网络python）
10-22
离线tensorflow安装包（机器学习神经网络python），下载后在window系统下能够实现直接安装
BP神经网络实现图像压缩
05-12
function P = block_divide(I,K) % P=block_divede(I) % [row,col]=size(I),row%K==0, and col%K==0 % divide matrix I into K*K block,and reshape to % a K^2*N matrix % example: % I=imread('lena.jpg'); % P=block_divide(I,4); % 计算块的个数：R*C个 [row,col]=size(I); R=row/K; C=col/K; % 预分配空间 P=zeros(K*K,R*C); for i=1:R for j=1:C % 依次取K*K 图像块 I2=I((i-1)*K+1:i*K,(j-1)*K+1:j*K); % 将K*K块变为列向量 i3=reshape(I2,K*K,1); % 将列向量放入矩阵 P(:,(i-1)*R+j)=i3; end end
基于pytorch的自动化模型压缩工具库实现
03-25
基于pytorch的自动化模型压缩工具库实现
python神经网络包_手把手教你用Python创建简单的神经网络！
weixin_39824033的博客
11-23 436
import numpy as npclass NeuralNetwork():def init(self):seeding for random number generationnp.random.seed(1)converting weights to a 3 by 1 matrix with values from -1 to 1 and mean of 0self.synaptic_we...
用神经网络压缩图像
weixin_34190136的博客
02-25 1018
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
人工神经网络的训练步骤,神经网络常用训练方法
m0_54846070的博客
08-30 951
神经网络的学习，也就是训练过程，指的是输入层神经元接收输入信息，传递给中间层神经元，最后传递到输出层神经元，由输出层输出信息处理结果的过程。在这个过程中，神经网络通过不断调整网络的权值和阈值，达到学习、训练的目的，当网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数后，学习就可以停止了。神经网络学习由称为神经元的基本处理单元互连而成的平行工作的复杂网络系统,简称神经网络。当已知训练样本的数据加到网络输入端时，网络的学习机制一遍又一遍地调整各神经元的权值，使其输出端达到预定的目标。...
基于pytorch实现模型量化压缩
qq_43790749的博客
03-15 1570
这样可以通过减少模型参数的精度和规模，来减少模型的存储空间和计算复杂度，从而提高模型的运行速度和效率。具体来说，将原始的浮点型参数转化为定点数或整数类型，然后使用定点数或整数来表示浮点数值，从而减少模型存储空间和计算复杂度，提高模型运行速度。综上所述，通过剪枝、量化、共享和融合等方法来实现模型的量化压缩，可以有效地减少模型的大小和计算复杂度，从而提高模型的运行速度和效率。模型剪枝：通过去除网络中一些不必要的连接及其对应的参数，来减小模型的大小和复杂度，从而提高模型的计算速度和运行效率。
Pytorch实现深度神经网络压缩技术深度压缩
Pytorch作为一个用于深度学习研究和产品的动态神经网络库，它允许开发者灵活地编写代码并快速实现原型。Pytorch的特点包括动态计算图（即定义即运行）、易用性和高效的GPU加速能力，使得它成为深度学习实践者和研究...
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