深度学习模型部署与剪枝优化实例视频教程下载。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.详解经典剪枝与模型设计论文并基于实例进行演示。 整体风格通俗易懂，用最接地气的方式带领同学们快速掌握部署方法与优化实例。

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使用fastAPI对Opencv调用YOLO检测模型的过程进行封装，实现通过调用借口直接获取检测结果。

pytorch_classification 利用pytorch实现图像分类，其中包含的密集网，resnext，mobilenet，efficiencynet，resnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法 实现功能 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，修正与投票融合 利用flask实现模型云端api部署 使用tta测试时增强进行预测 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KN

该文件中代码通过C++和opencv的DNN模块调用darknet训练的yolo检测模型，实现目标检测。

让想要将自己开发的机器学习模型，应用Flask（web轻量级框架）在网页进行简单部署。但是存在问题：每次预测都要加载一次模型，对于简单的模型还好，但是当模型很大时，预测会很耗时。而且预测后的结果不能存入数据库，进而对模型进行优化。 （下面代码我修改了部分，使css可以显示样式。运行代码即可执行，但是需要确认电脑有装Python、Pycharm等，会用Pycharm添加模块、包）

使用MIT-BIH数据集进行ECG分类 此仓库是和的实现 并专注于使用MIT-BIH数据集进行培训。 如果要使用CINC或开放式心律数据进行训练，请参阅原始研究论文的作者在编码的开放源代码。 Physonet上的MIT-BIH数据集简介： ://physionet.org/physiobank/database/mitdb/ 相依性 与带有wfdb的Google colab环境，深层安装和numpy重新安装一致。 Python> = 3.6.7 keras == 2.2.5 张量流== 1.15.0 scikit学习== 0.21.3 wfdb == 2.2.1 deepdis