docker安装与配置
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适合人群
深度学习方向的同学们
你将会学到
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。
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自动连播
- 第一章 PyTorch框架部署实践
- 1-1试看 课程简介03:28
- 1-2所需基本环境配置05:52
- 1-3模型加载与数据预处理08:32
- 1-4接收与预测模块实现07:39
- 1-5效果实例演示08:20
- 第二章 YOLO-V3物体检测部署实例
- 2-1项目所需配置文件介绍07:08
- 2-2加载参数与模型权重07:40
- 2-3数据预处理10:37
- 2-4返回线性预测结果08:02
- 第三章 docker实例演示
- 3-1docker简介05:57
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