【视频课】Pytorch模型分析进阶（可视化，参数量与计算量，计算速度）

课程内容

本次课程内容是Pytorch的高阶使用部分，要求大家预先要熟练掌握Pytorch。总课程大纲包括Pytorch模型结构的分析，Pytorch模型速度与计算量分析，Pytorch模型可视化3部分，如下：

本次更新的包括其中的两个小节，共约1个小时，课程讲师为言有三，第3小节的内容将作为通用内容，与其他框架一起更新。

本次内容属于Pytorch的高阶使用部分，因此要求大家首先要熟练掌握Pytorch。

如何订阅

本次内容属于视频专栏《深度学习之模型优化：理论与实践篇》的部分内容，该专栏是有三AI-秋季划模型优化组的部分视频内容，主要讲解深度学习模型优化相关的紧凑模型设计，模型剪枝，量化，蒸馏等内容的理论与实践。

专栏内容正在持续更新中（近期还有会比较多的更新），其他相关的小节内容还包括：

(1)《深度学习之模型精简-理论篇》，主要讲解模型剪枝，模型量化，模型蒸馏相关理论。

(2)《深度学习之模型精简-实践篇》，主要讲解模型剪枝，模型量化，模型蒸馏相关实践。

订阅方式如下：

除了《深度学习之模型优化-理论实践篇》专栏，我们还有《深度学习之模型设计-理论实践篇》专栏，《深度学习之模型部署》专栏，欢迎大家扫码了解详情订阅：

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的【视频课】Pytorch模型分析进阶（可视化，参数量与计算量，计算速度）的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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