请问有大佬实现了resnet的剪枝么？pytorch或者tensorflow版本的都可以，最近真的很无助，找不到办法了。

最新推荐文章于 2025-07-13 11:50:34 发布
最新推荐文章于 2025-07-13 11:50:34 发布
阅读量2.4k 收藏 8
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 深度学习 resnet 剪枝
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43386679/article/details/89476805
博主寻求ResNet模型剪枝的方法，使用PyTorch或TensorFlow实现。遇到难题，希望得到社区帮助。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

请问有大佬实现了resnet的剪枝么？pytorch或者tensorflow版本的都可以，最近真的很无助，找不到办法了。

【四.图像分类技术体系】【2.残差学习革命：ResNet及其变体】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-15 78
各位看官，今天咱们要聊的这个ResNet，绝对算得上深度学习界的"网红"鼻祖。这个2015年横空出世的模型，不仅把ImageNet比赛的错误率直接砍到3.57%（比人眼识别还准），更重要的是它彻底改变了人们对神经网络深度的认知。记得当年有个段子说：训练ResNet的时候，工程师最怕的不是模型不收敛，而是咖啡不够喝——因为网络动辄成百上千层，训练时间长得让人怀疑人生。不过玩笑归玩笑，这个让网络深度突破天际的"黑科技"，咱们今天必须得掰开了揉碎了说清楚。
【从零开始大模型开发与微调】AI 人工智能大语言模型 LLM：语言与思维——实践的融合
AI天才研究院
07-04 3026
在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经取得了令人瞩目的成就。这些模型基于深度学习，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务，如图像描述、对话系统、翻译、摘要生成等。但这些模型的性能和表现，特别是其对语言和思维的理解，仍存在诸多困惑和疑问。大语言模型（LLMs）：指基于深度学习技术，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，能够理解和生成自然语言的大规模模型。自监督学习。
ResNet修剪：应用于ResNet20的过滤器级别修剪方法的实现
02-10
ResNet20修剪 ResNet20到CIFAR-10，以及такжереализацибазов的前身。Данныйрепозиторийсодержиткоддляобучениямодели。 筛选器级别的修剪'аизследующихдвухшагов： Длякаждогосверточногослоякластеризуетсянаборсверенод Каждаяисходнаясверткавопределенномслоезаменяетсякластера，ккоторомуонабылао реализациикодимоделейвспомогательныхметодовнаходитсявфайлах resnet.py ， prune_model.py и train_utils.py ， pruning_utils.py соответствен
prune resnet18
乾巽的博客
12-07 1787
最近在学习模型压缩中的剪枝，但是对于怎么实现剪枝不太了解，于是查找了别人的代码，并在过程中加入自己的注释理解 这次学习的是在resnet18训练好的cifar-10 下进行的剪枝 代码源于 https://github.com/kentaroy47/Deep-Compression.Pytorch 以下是prune模块 # -*- coding: utf-8 -*- '''Deep Compre...
PyTorch中的模型剪枝
最新发布
网络资源是无限的
07-13 450
PyTorch中的模型剪枝
深度学习算法优化系列八 | VGG，ResNet，DenseNe模型剪枝代码实战
I good vegetable a!
01-08 5926
前言 具体原理已经讲过了，见上回的推文。深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文，也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 。这篇文章是从源码实战的角度来解释模型剪枝，源码来自：https://github.com/Eric-mingjie/network-slimming 。我这里主要是结合源码来分析每个模型的具体剪枝过程，希望能给你剪枝自己的模型一些启发。 稀疏训练 论...
深度学习模型部署与剪枝优化实例
06-26
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。
经典网络通道剪枝总结
qq_38109843的博客
08-10 5014
resnet18 resnet50 resnet18v2 senet（resnet18） resnext50 mobilenetv2 shufflenetv2 xception darknet53 densenet121
DeepMind重新设计高性能ResNet！无需激活归一化层
阿木寺的博客
02-17 364
本文提出Normalizer-Free方法，可设计没有激活归一化层的深度残差网络！其能直接应用于ResNet、RegNet等网络，相同FLOP预算下，可比肩EfficientNet！代码已开源！ 注1：文末附【计算机视觉细分垂直方向】交流群（含检测、分割、跟踪、医疗、GAN、Transformer等） 注2：整理不易，欢迎点赞，支持分享！ Characterizing signal propagation to close the performance gap in unnormalized ResNet
深度学习基础
weixin_45706801的博客
07-02 1022
深度学习中的卷积层（Convolutional Layer）是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的核心组成部分，它们对输入数据执行卷积操作，这一操作在图像处理和计算机视觉任务中尤为关键。：卷积层通过一组可学习的滤波器（也称为卷积核或权重）对输入数据进行滑动窗口式的点积运算，从而提取出输入数据的局部特征。这些特征可以是边缘、角点、纹理等，它们对于后续的图像识别或分类任务至关重要。
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法
AI智能探索者的博客
05-23 712
深度学习是AI领域最热门的技术方向之一，从人脸识别到ChatGPT，其应用已渗透到生活的每个角落。但很多人在学习时遇到“资料太多无从下手”“理论听懂了但不会写代码”“学完就忘”等问题。本文聚焦在线学习场景，覆盖从0到1入门、进阶实战、持续提升的全流程，帮你用最少的时间成本建立系统化的深度学习知识体系。
pytorch-pruning 网络剪枝数据集的训练集2
04-21
https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_32759777/12346888这个代码的训练集2
pytorch模型剪枝
07-17
在cifar数据集上做图像分类的训练，并以此演示怎样进行模型剪枝，pytorch版本必须大于1.4.0
PyTorch 模型剪枝实例教程二、结构化剪枝
十二月未央未眠
04-22 6439
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块结构化剪枝（核心）4.总结 目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备上计算以保证隐私，通过减少参数数量来压缩模型的最佳技术非常重要。 稀疏神经网络在预测精度方面可
PyTorch--模型剪枝案例
ssunshining的博客
06-04 4581
根据掩码图对应权重矩阵将对应位置上的值替换为0
pytorch深度学习入门（13）之-模型剪枝
ajunbin859的专栏
11-16 1243
prune.l1_unstructured(module, name="weight", amount=nWeightAmcount) #L1范数剪枝，既绝对值最小的权重移除prune.ln_structured(module, name="weight", amount=nFeatureAmcount, n=2, dim=0) #结构化剪枝，移除卷积核。
网络模型剪枝--学习笔记
weixin_43391596的博客
02-07 3210
网络模型剪枝--学习笔记
论文解读《Channel pruning based on convolutional neural network sensitivity》
qq_46031969的博客
01-01 947
论文解读《Channel pruning based on convolutional neural network sensitivity》
模型剪枝概述
shajie的博客
06-02 7977
模型剪枝
TensorFlow 2实现ResNet-18：PyTorch迁移与验证
资源摘要信息:"ResNet-18的简单TensorFlow 2实现" 知识点： 1. TensorFlow：TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，用于进行数值计算和深度学习模型训练。在本资源中，TensorFlow 2版本被用于实现...
评论 8
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