模型压缩、加速及移动端部署

最新推荐文章于 2023-03-15 12:56:12 发布
转载 最新推荐文章于 2023-03-15 12:56:12 发布 · 330 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43897733/article/details/117882052?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-4-117882052-blog-120523260.pc_relevant_default&spm=1001.2101.3001.4242.3&utm_relevant_index=7
文章标签：

#python

博客围绕模型压缩、加速及移动端部署展开，虽未给出详细内容，但推测会涉及相关技术在移动端的应用等信息技术关键信息。
第十七章_模型压缩、加速及移动端部署.pdf
07-27
深度神经网络在人工智能的应用中，包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理等各方面，在取得巨大成功的同时，这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存开销，严重阻碍了资源受限下的使用。本章总结了模型压缩、加速一般原理和方法，以及在移动端如何部署。
第十七章_模型压缩、加速及移动端部署
weixin_43897733的博客
06-13 2663
文章目录第十七章 模型压缩及移动端部署17.1 模型压缩理解17.2 为什么需要模型压缩和加速？17.3 模型压缩的必要性及可行性17.4 目前有哪些深度学习模型压缩方法？17.4.1 前端压缩和后端压缩对比17.4.2 网络剪枝17.4.3 典型剪枝方法对比17.4.4 网络蒸馏17.4.5 前端压缩17.4.6 后端压缩17.4.6 低秩分解17.4.7 总体压缩效果评价指标有哪些？17.4.8 几种轻量化网络结构对比17.4.9 网络压缩未来研究方向有哪些？17.5 目前有哪些深度学习模型优化加速方法
MobileNets模型压缩
Rain
01-14 398
MobileNets，可以在基本不影响准确率的前提下大大减少计算时间和参数数量。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04861  继AlexNet以来，VGG、GoogleNet、ResNet等网络向网络层数更深地方向发展，以寻求更好的检测精度。然而，在目前许多应用，如自动驾驶、疲劳检测、机器人等受限于集成设备与处理速度。模型压缩研究应运而生。 本文提出一种将传...
第十七章 模型压缩及移动端部署
u014033218的专栏
03-23 8244
Markdown Revision 1; Date: 2018/11/4 Editor: 谈继勇 Contact: scutjy2015@163.com updata:贵州大学硕士张达峰 17.1 为什么需要模型压缩和加速？ （1）随着AI技术的飞速发展，越来越多的公司希望在自己的移动端产品中注入AI能力 （2）对于在线学习和增量学习等实时应用而言，如何减少含有大量层级及结点的大型神经网络...
模型压缩与移动端部署
山中有石为玉
03-06 765
找到一篇模型压缩和移动端部署的好文： http://1bb.work/jxadd/article_detail/2936 这是一个系列课程中的一篇，可以系统看一下：http://1bb.work/jxadd/article/3/2.html ...
第十七章_模型压缩、加速及移动端部署1
08-03
总的来说，模型压缩和移动端部署涉及多个层面，包括网络结构优化、剪枝、蒸馏、量化、硬件适配等。开发者需要根据具体任务、设备性能和资源限制，灵活选择合适的压缩和加速策略，以实现最佳的模型性能和用户体验。
移动开发-模型压缩、加速及移动端部署.md
最新发布
03-28
移动开发-模型压缩、加速及移动端部署.md
17_第十七章_模型压缩、加速及移动端部署1
08-03
在深度学习领域，模型压缩与加速以及移动端部署是至关重要的环节，因为它们直接影响到模型的实际应用性能和资源占用。本章将探讨模型压缩的原理、方法以及在移动端部署的策略。 17.1 模型压缩理解：模型压缩主要是...
移动端机器学习模型压缩也自动化了：腾讯新框架为自家模型加速50%
量子位
09-17 801
夏乙 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI把深度学习模型压缩部署到手机上直接本地运行的趋势，愈演愈烈。从Google的TensorFlow Lite、苹果的...
使用BML五分钟实现模型压缩及部署
qq_15821487的博客
03-19 567
课程回顾 服务端部署的弊端 靠近数据侧的边缘部署 边缘计算痛点 EasyEdge端边缘部署平台 平台技术架构 模型转换 模型转换优化 对AI框架和神经网络的支持情况 模型压缩量化 模型压缩，剪枝和蒸馏 模型压缩调度框架 边缘部署开发框架套件 部署解析优化 支持硬件 部署案例展示 BML开发平台介绍 BML框架 数据管理模块 数据采集和清洗 模型构建 模型构建 模型部署 EasyEdge在BML的部署位置 边缘端和设备端以及软硬一体方案部署 边缘部署案例 垃圾
算法模型在移动端的部署
一行一生
11-05 4841
现阶段 app 上使用的算法模型主要有两种模式： Online 方式 首先在移动端做初步预处理，然后把数据传到服务器进行预测后返回移动端。 优点：部署相对简单，现成的框架（caffe，theano，mxnet，Torch) 做下封装就可以直接拿来用；使用服务器进行计算，性能强，能够处理比较大的模型 缺点：必须使用网络，而且展示效果依赖网速，不适合实时性要求高的应用。 Offline 方式 根据硬件的性能选择模型，在服务器训练得到模型，在手机上进行预测的过程。 优点：不需要使用网络，可以保护隐...
深度学习模型压缩加速及手机移动端部署
12-11
智慧物流是“互联网+”高效物流的重要内容，以智能化技术使物流具有学习、感知、思考、决策等能力，深度学习被大量用于智慧物流。本课程主要分为3个模块：
基于pytorch实现模型量化压缩
qq_43790749的博客
03-15 1554
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。
深度学习模型压缩与加速概况
coderyyc的博客
11-30 628
以下都是个人见解： 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/179945324 目前的深度学习模型的训练都是在云端的服务器上面进行的，例如在GPU等功耗，资源消耗较大的设备。这是毋庸置疑的。不过对与深度学习的应用，也就是推理。目前有几种落地方式。 一种是云端推理，模型推理过程在云端，将结果传输给端设备，应用场景可能有移动端编码视频传输到云端视频解码等。具体的落地设备方式有：NVIDIA的Tesla T4与寒武纪的MLU270等。这种方式都是针对的模型在云端服务器上推理的加速。h
深度学习_模型压缩及移动端部署_模型压缩及移动端部署基础知识（持续更新）
欢迎大家关注我
03-17 1325
为什么要模型压缩？ 深度神经网络模型需要巨大的计算开销和内存开销，严重阻碍了资源不足情况下的使用。 模型的参数在一定程度上能够表达其复杂性，但并不是所有的参数都在模型中发挥作用，部分参数作用有限、表达冗余，甚至会降低模型的性能。 复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗使其难以有效的应用在各硬件平台上。 模型压缩定义 模型压缩：指利用数据集对已经训练好的深度模型进行精简，...
性能超越GPU、FPGA，华人学者提出软件算法架构加速AI实时化
热门推荐
AI科技大本营
08-30 1万+
作者|王言治，美国东北大学电子与计算机工程系助理教授出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）近年来，机器学习(Machine Learning)领域的研究和发展可谓是与日...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值