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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- 2025-06-29 09:53这些函数允许用户通过指定路径来读取训练好的模型权重，并可以设置参数以便能够加载到适当的网络结构中。 其次，在加载预训练模型时，网络结构往往需要与原模型保持一致，否则加载可能会失败，或者引发数据结构不...
- 2024-12-03 23:54ZhangJiqun&Hoper的博客 以上代码提供了权重剪枝、低秩分解和量化技术的基本实现框架。请注意，这些代码需要根据具体的应用场景和模型结构进行调整和优化。低秩分解可以通过将权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积来实现。函数来实现奇异值分解...
- 2025-04-22 17:14AI Python 编程的博客 本文的目的是全面介绍 PyTorch 中模型剪枝的技巧，包括剪枝的基本概念、算法原理、实际应用等，帮助读者掌握如何在 PyTorch 中进行模型剪枝，以优化模型性能。背景介绍：介绍模型剪枝的目的和范围，以及预期读者和...
- 2022-03-21 17:46在完成剪枝后，我们可以将优化的模型部署到实际应用中，如嵌入式设备或边缘计算平台，以实现更高效的运行速度和更低的内存占用。 总结来说，基于Python在Oxford Hand数据集上对YOLOv3模型进行剪枝，是一项旨在提升...
- 2024-09-21 21:54sj52abcd的博客 为了解决这些问题，本文研究利用Python编程语言进行神经网络模型的优化和剪枝，旨在提高模型的训练效率和减少资源消耗，为神经网络模型的优化提供了一种新的思路和方法。此外，本文还将对现有的神经网络结构进行深入...
- 2025-04-21 11:52彬彬侠的博客 模型剪枝（Model Pruning）是一种深度学习模型压缩和加速技术，通过移除模型中冗余或不重要的部分（如权重、神经元、层等），减少模型的参数量和计算量，从而降低存储需求、加速推理，并保持尽可能接近原始模型的...
- 2025-03-10 22:10在完成模型转换后，我们可以使用TensorFlow Lite提供的Python API来加载.tflite模型文件，并在设备上执行推理。为了在不同的平台上运行.tflite模型，TensorFlow Lite提供了多种解释器，如Android和iOS的API，以及在...
- 2022-03-05 13:52通过这个示例，开发者可以学习如何在实际项目中应用模型稀疏训练和剪枝技术，以优化模型效率，减小内存占用，提高推理速度，这对于移动设备或者资源有限的环境尤其重要。 总之，PyTorch作为一款强大的深度学习框架...
- 2025-01-10 14:00二进制独立开发的博客 通过Python的强大生态，我们可以实现各种优化策略，如模型剪枝、量化、蒸馏、硬件加速和并行化推理等，从而在不牺牲性能的前提下，显著提升推理效率。随着大语言模型规模的不断增大，推理效率的优化将成为应用落地中...
- 2025-11-13 07:40这部分内容不仅包括了基本的加载流程，还会涉及到一些高级优化技巧，比如模型的量化和剪枝，这些技术可以有效减少模型的内存占用和提高运行速度。 在模型准备就绪之后，文章将指导读者如何进行模型的推理过程。模型...
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10月28日