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     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掌握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....

     计算图转换是指分析静态计算图的算子对应转换到各种目标格式，这个步骤其实在pytorch中...边缘部署则主要用于嵌入式设备，主要通过将模型打包封装到 SDK，集成到嵌入式设备，数据的处理和模型推理都在终端设备上执行。

     对于深度学习模型来说，模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。运行模型所需的环境难以配置。深度学习模型通常是由一些框架编写，比如 PyTorch、TensorFlow。由于框架规模、依赖环境的限制，这些框架不...

     一般来说，推理过程中，权重值的数量远小于激活值，仅仅对权重执行量化的方法能带来的压缩力度和加速效果都一般。浮点数=量化缩放scale 因子 *量化定点数， 量化的过程就是得到一个最优的scale（实数和整数的对应...

     模型部署指让训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。模型部署会面临的难题： 运行模型所需的环境难以配置。深度学习模型通常是由一些框架编写，比如 PyTorch、TensorFlow。由于框架规模、依赖环境限制，框架...

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