import pymysqlconn = pymysql.Connect(host='192.168.255.255',user='laicheng',passwd='135246',db='test_sql')cur = conn.cursor()cur.execute("select version()")for i in cur:print(i)cur.close()

前言前一篇博客Tensorflow模型剪枝写到了tensorflow自带的剪枝方案添加掩膜矩阵来实现剪枝，在实际操作中我们并不知道每层对最后输出结果影响有多大每层用固定的稀疏度显然不合理。因此我们可以借助L1范数剪裁weight初步观察我们每一层剪裁力度对最后输出结果的影响大小。一、模型保存参数的读取def search_file(root_dir, data_type):...

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import pymysqlconn = pymysql.Connect(host='192.168.255.255',user='laicheng',passwd='135246',db='test_sql')cur = conn.cursor()cur.execute("select version()")for i in cur:print(i)cur.close()

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1. Pytorch模型量化方法Pytorch模型量化方法介绍有很多可以参考的，这里推荐两篇文章写的很详细可以给大家一个大致的参考Pytorch的量化，官方量化文档Pytorch的量化大致分为三种：模型训练完毕后动态量化、模型训练完毕后静态量化、模型训练中开启量化，本文从一个工程项目（Pose Estimation）给大家介绍模型训练后静态量化的过程。具体量化知识可以从推荐的两篇文章中学习。2.