标签：剪枝

2026-02-11andy阅读(38)评论(0)

模型压缩是AI模型在端侧部署和加速推理的关键步骤。在众多压缩技术中，结构化剪枝（尤其是通道剪枝）因其能直接减少参数数量和计算量（FLOPs），成为实现模型体积减半的有效手段。本文将聚焦于如何结合L1稀疏化训练和通道剪枝，在PyTorch框架...

2026-02-07andy阅读(43)评论(0)

模型剪枝（Pruning）作为一种重要的模型压缩技术，其核心思想是移除神经网络中不重要的权重，从而减小模型体积并理论上降低计算量（FLOPs）。然而，在实践中，尤其是部署到通用CPU或GPU上时，我们往往发现剪枝带来的FLOPs减少并未等比...

2025-11-21andy阅读(226)评论(0)

模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）是AI基础设施优化的两大核心手段。它们能显著减少模型的内存占用和计算复杂度，尤其对于边缘设备和高并发推理服务至关重要。虽然早期有像Distiller这样的专用工具包，但在现代PyT...