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专栏 | 深度学习算法优化系列八 | VGG,ResNet,DenseNe模型剪枝代码实战
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。
AI研习社
2020-03-03
1.7K0
专栏 | 【从零开始学习YOLOv3】7. 教你在YOLOv3模型中添加Attention机制
正如[convolutional],[maxpool],[net],[route]等层在cfg中的定义一样,我们再添加全新的模块的时候,要规定一下cfg的格式。做出以下规定:
AI研习社
2020-03-03
1.3K1
微软强化学习开源节项目开始接受申请,1万美元助学金,3月6日截止
微软研究院的全球项目:强化学习开放源代码节(RL Open Source Fest),目前已经开始面向全球接受申请。
AI研习社
2020-02-27
6230
手把手教你用 Transformers 和 Tokenizers 从头训练新语言模型
在过去的几周里,我们对 transformers 和 tokenizers 库进行了一些改进,目的是让从头开始训练新的语言模型变得更加容易。
AI研习社
2020-02-25
5K0
如何搭建增量推荐系统?
尽管我会尽量减少数学术语的使用,但本文希望读者熟悉一些概念,如矩阵分解、嵌入空间以及基本的机器学习术语。这篇文章并不是推荐系统的介绍,而是对它们的增量变体的介绍。在任何情况下,本文的主要受众是机器学习和推荐系统领域的初学者。
AI研习社
2020-02-25
1.5K0
如何使 Python 程序快如闪电?这里有妙招
所以,让我们来证明那些人是错的——让我们看看如何提高 Python 程序的性能并使它们变得非常快!
AI研习社
2020-02-21
5510
4 个有效提升 Jupyter Notebooks 效果的非凡技巧
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
AI研习社
2020-02-21
1.5K0
VPF:适用于 Python 的开源视频处理框架,加速视频任务、提高 GPU 利用率
同时,由于 Python 绑定下的 C ++代码,它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开,以简化交互过程及其扩展功能。
AI研习社
2020-02-11
2.5K0
5 个越早知道越好的 Python 特性
Python 是近十年来兴起的编程语言,并且被证明是一种非常强大的语言。我用 Python 构建了很多应用程序,从交互式地图到区块链。Python 有很多特性,初学者很难一开始就掌握所有的特性。
AI研习社
2020-01-02
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Python编程技巧:如何用Map, Filter, Reduce代替For循环?
for 循环就像是一把瑞士军刀,它可以解决很多问题,但是,当你需要扫视代码,快速搞清楚代码所做的事情时,它们可能会让人不知所措。
AI研习社
2019-12-26
2.2K0
实时计算框架 Flink 新方向:打造「大数据+AI」 未来更多可能
自 Flink 开源以来,越来越多的开发者加入了 Flink 社区。仅仅 2019 年,Flink 在 GitHub 上的 Star 数量翻了一倍,Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。而它目前在 GitHub 上的访问量,也位居 Apache 项目中前三,是 Apache 基金会中最为活跃的项目之一。
AI研习社
2019-12-24
1.1K0
Python 技巧十则
据Stack Overflow上的数据显示,Python是增长最快的编程语言。福布斯的一篇最新报告(https://www.whatech.com/development/press-release/442278-why-developers-vote-python-as-the-best-application-programming-language)指出,Python去年增长了456%。Netflix使用Python,IBM使用Python,其他数百家公司都使用Python。对了,不要忘记Dropbox,它也是用Python创建的。根据Dice的研究显示(https://insights.dice.com/2016/02/01/whats-hot-and-not-in-tech-skills/),Python也是最热门的语言之一,并且根据《Popularityof Programming Language Index(https://pypl.github.io/PYPL.html)》来看,它也是世界上最受欢迎的编程语言。
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2019-12-09
1K0
Python 海象运算符 (:=) 的三种用法
如果您快速浏览了一下,就会理解对这个新操作的担忧。似乎将两个简单的语句混为一谈,以使收益最小。
AI研习社
2019-11-28
2.1K0
Python内存管理指南
对于软件开发人员而言,了解内存管理很重要。随着Python在软件开发中得到广泛使用,编写高效的Python代码通常意味着需要编写内存高效使用的代码。随着大数据的使用越来越广泛,内存管理的重要性不容忽视。无效的内存管理会导致应用程序和服务器端组件运行缓慢。内存泄漏通常会导致花费大量时间进行测试和调试,它还会严重破坏数据处理并引起并发处理问题。
AI研习社
2019-11-27
1.5K0
害怕部署机器学习模型?这里有一篇手把手教程
阅读本文后,你将能够部署机器学习模型,并用你想要的编程语言进行预测。没错,你可以坚持使用 Python,也可以通过 Java 或 Kotlin 直接在你的 Android 应用程序中进行预测。另外,你可以直接在你的 web 应用程序中使用该模型——你有很多很多选择。为了简单起见,我会用 Postman。
AI研习社
2019-11-22
1.3K0
薅谷歌 GPU 羊毛的正确姿势
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
AI研习社
2019-11-13
2.4K0
新版 Kite:实时补全代码,Python 之父都发声力挺!
不久前,一个免费的专门针对 Python 的代码补全工具 Kite,有了新的动态。这次,Kite 开发者在之前的基础上,增加了「Intelligent Snippets」功能。它可以帮助广大开发者在敲代码时,实时生成与上下文相关的代码片段。
AI研习社
2019-11-06
2K0
如何在python中引入高性能数据类型?
python 最大的优点之一是它可以广泛地选择模块和包。它们将 python 的功能扩展到许多流行的领域,包括机器学习、数据科学、web 开发、前端等等。其中最好的一个优点是 python 的内置 collections 模块。
AI研习社
2019-10-24
1.4K0
Matplotlib Animations 数据可视化进阶
当你第一次执行时,代码会报错(我一直没有解决),但是同样的代码框再执行一次,就能够正常跑通了。Matplotlib 是一个专业的数据可视化的 Python 包。除了折线图、直方图和热力图,Matplotlib HIA可以实现一些简单的动画。
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2019-10-22
1.3K0
手把手教程:如何从零开始训练 TF 模型并在安卓系统上运行
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型,将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式,并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类,并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验,我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
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2019-10-22
2.1K0
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