如果看不明白则看考其他文章这里讲解的变换有三种：平移变换，缩放变换，旋转变换说变换就要用到矩阵，这里用4x4矩阵来进行这三种变换{M3∗3t3∗101∗31}(1)\left\{\begin{matrix}M_

切片的末尾指向了Ai的时候，那么对应的Ma[i]M_{a[i]}Ma[i]就会加1；而

转自：https://www.infoq.cn/article/Y8UuJHRTGvrZVKKPJFh21背景介绍深度卷积网络（DeepNeuralNetworks,DNN）被广泛用于计算机视觉任务，如目标检测、分类与分割。DNN往往被设计得很深，从而能在训练时能够对大量参数进行微调从而获得更准确得推理结果。因此，DNN具有计算量大和高功耗等特点。如VGG-16网络在对单张图像进行分类时，需要执行

图源：M_半糖主义拿图吱一声ɴɪᴄᴇᴛᴏᴍᴇᴇᴛʏᴏᴜ更多图源关注微信公众号：南方姑娘荼茶不要吝啬你的赞美和表达爱意的语言认真护发，用好的洗发水，最好不要天天洗头谁都不容易，学会体谅他人要有至少一个知心朋友气质比样貌重要

针对上述需求，百度飞桨开源深度学习平台结合第三代英特尔®至强®可扩展处理器，通过完善的模型压缩方案和量化加速技术，

本文将介绍深度学习模型压缩方法中的剪枝，内容从剪枝简介、剪枝步骤、结构化剪枝与非结构化剪枝、静态剪枝与动态剪枝、硬剪枝与软剪枝等五个部分展开。

下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。

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深度学习模型压缩与加速：深度压缩技术引言深度学习已广泛应用于移动应用和实时检测任务，例如在自动驾驶车辆中的行人检测。在这些应用中，对于推理速度和模型大小有着极高的要求。

我们将看到如何使用它将一个庞大、笨重的模型压缩成一个更小、更高效的模型，并且仍然保留原始模型的准确性和性能。我们

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一、模型压缩通过模型网格压缩，通过gltf配合Draco压缩的方式，可以在视觉效果近乎一致的情况下，让3D模型文件成倍缩小。

在线工具推荐：3D数字孪生场景编辑器-GLTF/GLB材质纹理编辑器-3D模型在线转换-Three.jsAI自动纹理开发包-YOLO虚幻合成数据生成器-三维模型预览图生成器-3D模型语义搜索引擎1、具有Draco压缩的GLTF和GLB文件格式随着对沉浸式3D体验的需求不断上升，文件格式的效率变得越来越重要。GLTF（图形库传输格式）和GLB（GLTF的二进制表示）已成为存储3D模型的流行选择，因为

此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入QQ群813221712讨论交流，进群请看群公告！（可以点击如下连接直接加入！）

探讨了轻量级网络架构设计、模型压缩等技术来满足边缘计算的限制。边缘

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模型压缩大体上可以分为5种：模型剪枝：即移除对结果作用较小的组件，如减少head的数量和去除作用较少的层，共享参数等，ALBERT属于这种；量化：比如将float32降到float8；知识蒸馏：将teacher

HessianBasedUltraLowPrecisionQuantizationofBERT---Q-BERT：基于Hessian的超低精度BERT量化Abstract1RelatedWorkModelcompression模型压缩

作者|DerrickMwiti译者|刘畅编辑|Jane出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）【导语】知识蒸馏是一种模型压缩技术，它利用训练好的大网络（教师网络）去教小网络（学生网络）。

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如：m_intMaxDate属性：全局变量(g_)、常量(c_)、成员变量(m_)、静态变量(s_)类型：函数(fn)、句柄(ha

ProgressiveDistillationDiffusion生成代码实战3.1ProgressiveDistillation原理3.2v-parameterization3.2渐进蒸馏cifar代码实战1.Distillation基本概念知识蒸馏被广泛的用于模型压缩和迁移学习

include//加号运算符重载classPerson{public://1.成员函数重载+号/*Personoperator+(Person&p){Persontemp;temp.m_A=this->m_

系列文章目录机器学习笔记一—机器学习基本知识机器学习笔记二—梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—模型压缩文章目录系列文章目录前言一

/bin/bashexecuteDate=$(date+%H%M_%m%d_%Y)#output/0646_0627_2022/#遍历出某个文件夹下的所有文件夹内的相对路径文件名functiontraverseTheFilenameArray

后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题，敬请关注。

5.简单的说一下YOLOV16.MobileNet用到的模型压缩手段是什么？7.简单的说一下注意力机制8.分割和分类的主要区别是什么？

哈工大刘挺：从知识图谱到事理图谱|CNCC2017ACL2018组委会名单出炉，多名华人学者入选TFLite只是故事的一部分，谷歌还一并介绍了新的模型压缩方法现场|第一届CoRL的

关于大型语言模型模型压缩的调研迁移学习  在迁移学习中，子模型和父模型的网络架构可以是相同的，也可以是不同的。这取决于具体的迁移学习策略和任务需求。  

首篇大模型压缩综述来啦！！！

巨大的存储与计算代价让有效的模型压缩成为一个亟待解决的

BERT的效果好，但是模型太大且速度慢，因此需要有一些模型压缩的方法。TinyBERT是一种对BERT压缩后的模型，由华中科技和华为的研究人员提出。

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常用选项-i指定网卡-s0抓全-w指定文件名-C指定文件大小,单位M-G指定文件时间,单位秒%Y_%m%d_%H%M_%S:文件命名格式-nn详细信息-r:和tshark类似,读取离线文件示例-tcpdump-ieth5

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©PaperWeekly原创·作者|林野单位|机器翻译学堂▎本文作者介绍：林野，东北大学自然语言处理实验室2019级博士生，研究方向：机器翻译、模型压缩、模型加速。

文章目录视觉算法知识荟萃视觉算法八股模型压缩量化参数剪枝参数蒸馏可分离卷积在端侧部署时性能不足，如何在不改变网络结构的情况下优化性能FP32转FP8浮点数定点化的方式非对称量化高斯分布ToF相机和结构光相机原理测量原理常见相机针孔相机模型激光雷达投影到

非结构化稀疏是一种常见的模型压缩策略。本文中，我们将分享一套基于飞桨（PaddlePaddle）的非结构化稀疏训练和推理的端到端系统，以及为保证训练精度与推理速度而做的优化策略。

量化是将模型参数的存储类型从高精度存储降到低精度存储，从而达到减小模型体积大小、加快模型推理速度的效果。目录FP32量化FP16量化INT8量化FP32量化这个直接使用yolov5的export导出32位存储的engine格式模型即可pythonexport.py--weightsruns/train/exp4/weights/best.pt--includeonnxengine--device0

知识蒸馏是一种模型压缩技术，它通过从一个大模型（教师模型）中传输知识到一个小模型（学生模型）中来提高学生模型的性能，知识蒸馏也要用到真实的数据集标签。

ssdlite_mobilenet转为openvino、cpu级别的加速、yolov5转为openvino、tensorflow+ssd训练数据、pytorch+yolov5训练数据、yolov5、SSD目标检测模型、模型压缩

源自：航空兵器作者：陈栋,田宗浩摘要本文分析了深度学习算法向工程应用转化存在的问题,结合陆军智能弹药的特点和发展趋势,分别从深度学习模型压缩、量化,硬件平台加速设计以及异构加速框架设计等方面进行研究,提出了面向深度学习的弹载图像处理异构加速体系

量化、蒸馏、分解和剪枝都是用于深度学习模型压缩和优化的算法。量化是一种用于减少深度学习模型计算量和内存消耗的技术。

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深度学习剪枝(Pruning)具有以下几个好处：1.模型压缩和存储节省；2.计算资

Linux下直接运行date的结果：[root@mdc3edlm]#date2019年02月19日星期二22:27:35CST[root@mdc3edlm]#date+%Y_%m_%d_%H_%M2019

28.1典型剪枝方法对比剪枝方法修剪对象修剪方式效果DeepCompression权重随机修剪50倍压缩StructuredPruning权重组稀疏+排他性稀疏性能提升NetworkSlimming特征图通道根据尺度因子修剪节省计算资源mProp梯度修剪幅值小的梯度加速28.2网络蒸馏网络精馏是指利用大量未标记的迁移数据(transferdata),让小模型去拟合大模型,从而让小模型学到与大模型相

所以论文提出了一个端到端的MoE训练和推理解决方案DeepSpeed-MoE：它包括新颖的MoE架构设计和模型压缩技术，可将MoE模型大小减少3.7倍；

虽然过去用于改善网络效率的各种模型压缩策略和网络设计，包括网络剪枝、权重量化、低秩分解和知识蒸馏等。然而，这些方法都被视为后处理步骤，因此它们的性能通常受到给定初始模型的上限约束。而网络设计另辟

Ghostmodule是一种模型压缩的方法，它可以在保证网络精度的同时减少网络参数和计算量，从而提升计算速度和降