以下是为您整理出来关于【深度学习模型】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
转自：https://blog.csdn.net/baidu_31437863/article/details/844748471. 简介深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署，具体可划分为如下几种方法（后续重点介绍剪枝与量化）：线性或非线性量化：1/2bits, int8...
温故而知新，参考mentor睿昊学长(xhplus)和主管锋伟(forwil)的专栏，记录在商汤实习内容的总结和反思。希望商汤工具人组越来越nb！ 经过了仔细的思考，以及结合业务进行一些实验探索，觉得不同的量化模型生产策略应该辩证的来看待：Quantization Aware Training (QAT)可以追求极致的量化效果，但开发成本高，需要改动训练代码，需要训练配合。Post Training Quantization (PTQ)可以与训练解藕，往往更适合在靠近深度学习inference ...
原文地址：https://www.jianshu.com/p/72481d794a6b大家好，这是专栏《AI不惑境》的第二篇文章，讲述模型深度与模型性能的关系。进入到不惑境界，就是向高手迈进的开始了，在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿，到追随，到创造的过程，那么到这个阶段，应该跃过了模仿和追随的阶段，进入了创造的阶段。从这个境界开始，讲述的问题可能不再有答案，更多的是激发大家一起来思考。作者&编辑 | 言有三深度学习模型之所...
先来看一看结果，发现：1.贾宝玉和袭人的关系最近。2.薛宝钗和自己的妈妈关系最近。3.贾宝玉和林黛玉逼格比较统一，薛宝钗属于独树一帜的逼格调性。4.大观园中可以看到邢岫烟经常出没...还有更多秘密等你自己上手去训练模型并发现... 开始写代码！1from tqdm import tqdm2#tqdm用来观察进度条,非必须3import jieba4import sys5import os声明一下，这里自定义了两个词典分别命名为“renming.txt”和“diming.txt”,分别写入了红楼梦...
HCGN：面向集体分类的异构图卷积网络深度学习模型 摘要 集合分类是研究网络数据的一项重要技术，旨在利用一组具有复杂依赖关系的互联实体的标签自相关性。随着各种异构信息网络的出现，集合分类目前正面临着来自异构信息网络的严峻挑战，如复杂的关系层次、潜在的不相容语义和节点上下文关系语义。为了应对这些挑战，本文提出了一种新的基于异构图卷积网络的深度学习模型，称之为HGCN，用于对HINs中的实体进行集体分类。我...
写在前面：大家好！我是【AI 菌】。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github2020年，南京大学高晗等人在软件学报上发表了《深度学习模型压缩与加速综述》，本文仅为我个人的学习总结与理解，原文可在文末获取。 文章目录...
llenNLP 1.0 现已发布AllenNLP GitHub 项目地址：https://github.com/allenai/allennlpAllenNLP 是一个来自 AI2 的免费、开源的自然语言处理平台，该平台的设计初衷是让研究人员能够轻松地构建最先进的模型。AllenNLP 通过提供与研究人员熟悉的概念相关的抽象和 API，以及一套近期文献中的参考实现，加快了将想法转化为有效模型的速度。最近，AI2 发布了 AllenNLP 1.0，为社区提供了新的模型、更好的性能以及新的资源。AllenNLP 1....
温故而知新，参考mentor睿昊学长(xhplus)和主管锋伟(forwil)的专栏，记录在商汤实习内容的总结和反思。希望商汤工具人组越来越nb！ 什么是模型部署 经过大量的图片进行训练后，一个具有上亿个参数的深度学习模型在测试集上达到的预定的精度，这时候老板们一定催着把这个模型上线/搭载到产品中 进行 验证/售卖。模型部署就是完成深度学习算法产品化的最后一步。一个完美的模型部署工具/引擎，理应完成以下几个功能：跨平台：可跑在任...
温故而知新，参考mentor睿昊学长(xhplus)和主管锋伟(forwil)的专栏，记录在商汤实习内容的总结和反思。希望商汤工具人组越来越nb！ 经过了仔细的思考，以及结合业务进行一些实验探索，觉得不同的量化模型生产策略应该辩证的来看待：Quantization Aware Training (QAT)可以追求极致的量化效果，但开发成本高，需要改动训练代码，需要训练配合。 Post Training Quantization (PTQ)可以与训练解藕，往往更适合在靠近深度学习inferenc...
本文从构建数据验证集、模型训练、模型加载和模型调参四个部分对深度学习中模型训练的全流程进行讲解。一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练；在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。本文CNN模型构建参考：https://mp.weixin.qq.com/s/JhFun5I_8Kjkbz6S4613Xw数据及背景 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/intro...