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适合人群：
深度学习方向的同学们
学习计划：
1.建议从整体上掌握深度学习模型剪枝与优化方法 2.通过docker实例部署深度学习项目应用 3.基于课程任务进行改进，将所提供的脚本应用到其自己的项目中 4.掌握当下流行的剪枝与优化策略
课程目标：
熟练学习模型部署方法并基于当下优秀论文进行剪枝实践
课程简介：
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学习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学习部署方法与优化实例。
课程大纲-深度学习模型部署与剪枝优化实例
资料下载-
第1章 PyTorch框架部署实践 (33分钟 5节)
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第2章 YOLO-V3物体检测部署实例 (33分钟 4节)
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第3章 docker实例演示 (1小时2分钟 7节)
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第4章 tensorflow-serving实战 (37分钟 5节)
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