目前,深度学习技术已经广泛应用于多种行业中,同时也遇到了很多挑战。首 先,深度学习模型越来越复杂,其中计算量在不断增长,达到了 20G FLOPS+, 还有不断增加的连接。模型变大那就需要较大的 memory 进行存储,找到合适的 Device 将是非常困难的事情。即使有了 Device,模型也需要跑很长的时间。此时, 模型的压缩技术就显得非常重要,它可以将几十 G 的模型压缩到几十 M,用户可以 在任何的 Device 上运行模型,无需等待很长时间。
资源来源于《给ITer的技术前沿课》
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