在网络剪枝部分，对核内一些不重要的权重置为“0”，保存下的模型大小还是没有变，分析原因是因为虽然将部分权重置0，但“0”权重还是占内存。于是我将“0”权重删掉，保存下来的权重大小确实减小了，但带来了新的问题，保存下的模型无法加载到原网络中进行推理，这是由于形状发生了改变，无法加载到网络。那么我应该如何将剪枝后的模型加载到原网络中呢？
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- 2023-03-20 13:06回答 10 已采纳 以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：根据你提供的信息，问题可能出在权重文件中使用了之前的自定义模块，在加载权重文件时找不到该模块从而导致错误。你可以尝试重新定义该自定义模块并加载权重文
- 2023-04-05 00:48回答 2 已采纳 图示部分，右边永远是与无穷大无穷小进行比较，而左边的v11,v12会重新赋值，再比较就不是和无穷大无穷小比较了
- 2022-09-28 11:26回答 1 已采纳 1.由于多少个元素不确定，肯定是要递归的，写死循环不可行2.不用剪枝，递归的时候传递初始值内层与外层相等即可，这样4只能和4,5,6去加，5只能和5,6,7加，6只能和6,7,8加，不能输入的更小3.
- 2023-10-29 09:55雪碧有白泡泡的博客 深度学习是机器学习的一个分支，通过建立和...它利用多个处理层级的神经网络模型，实现了从低级特征到高级抽象的逐步提取和学习。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、人工智能等领域取得了令人瞩目的成果。
- 2022-04-16 13:24回答 12 已采纳 折腾了好半天，整理出一种实现方法，貌似是可行的，目前测试是没问题的，你参考一下：基本思路是就是先考虑全拿走，发现负重超了，那就依次尝试丢弃一个，直到负重不超，这时剩下的列表做为备选列表，循环完以后，在
- 2022-04-15 21:39回答 5 已采纳 我看了下6.0的prune.py中run函数，不接受cfg参数
- 2022-04-14 17:11回答 2 已采纳 python prune.py --percent 0.5 --weights ./runs/train/exp3/weights/last.pt --data ./data/dataset.yaml
- 2022-12-16 09:50Wsyoneself的博客 weight pruning（权重剪枝）--学习笔记
- 2020-03-03 16:14回答 1 已采纳 以下是我个人理解： 深搜可以理解为一直套用函数最后得出结果； 回溯可以理解为对每一步或每一个位置上的不同操作的出多种结果，再根据所需取得想要的答案； 剪枝就是对递归函数空间和时间上的
- 2022-01-25 22:35回答 1 已采纳 在-10、10那个分支的时候，先更新max层的α=-10，再更新其α=10，因为Max节点要将下限最大化，但是此时左侧分支α=7，故最终顶层min节点为了使上限最小，β仍是7
- 2022-09-28 09:24回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_40804043/article/details/86704637
- 2023-05-05 11:23码字神经元的博客 '''搭建类LeNet网络'''return x本示例首先搭建了一个类LeNet网络模型，为了进行非结构化剪枝，我们选取了LeNet的conv1模块，该模块参数包含为6×3×3的weight卷积核参数和6×1的bias参数，通过示例，我们利用torch....
- 2021-12-01 09:49回答 2 已采纳 可以把每个数看做字符串，输入后排序，然后找到相同的字符串最多有多少个
- 2023-04-30 19:12CV技术指南(公众号)的博客 网络剪枝（Network Pruning）是一种深度学习模型压缩技术，它的主要目标是通过去除神经网络中不必要的参数和连接，以减少模型的大小和计算量，从而实现模型压缩和加速的效果，同时减少模型的存储和运行成本，提高...
- 2024-01-02 01:22禅与计算机程序设计艺术的博客 随着深度学习技术的不断发展，深度学习模型在计算能力和性能方面取得了显著的进展。然而，这些模型的复杂性也带来了更高的计算成本和存储需求。...在本文中，我们将重点关注知识蒸馏和剪枝两种方法。
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10月28日
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