通过简单的猫狗检测进行深度学习的入门实战，并熟练autodl的使用方法。

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除了最直观的在run和detect文件夹看可视化结果，神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间（FPS）这些指标也需要考虑，

为降低网络模型的计算量、减小计算和训练时间、以及降低内存占用，特别是在性能较差的网络设备上的应用，出现了一系列模型简化方法。网络剪枝、量化、低秩分解、知识蒸馏等是其中的代表。本文将重点介绍网络剪枝这一简化方法。

除了最直观的在run和detect文件夹看可视化结果，神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间（FPS）这些指标也需要考虑，