我不小心修剪了一些远程分支，我真的不知道这样做的后果是什么(我点击了GitExtensions中的“Pruneremotebranches”按钮，以为它会删除一个远程分支)。官方文档说“git-prune-Pruneallunreachableobjectsfromtheobjectdatabase”。我真的不明白这是什么意思。我猜这可能已经删除了merge的分支，但我不太确定。 最佳答案 GitExtensions中的“Pruneremotebranches”执行gitremoteprune命令，它会删除您的本地远程跟踪分支，其中
YOLOv5/v7进阶实战|目录|安卓|PyQt5|剪枝|蒸馏|FlaskWeb本专栏包含超多YOLO算法进阶使用教程；我会用最简练的语言让你用最低的时间成本掌握下面的内容，使用过程中有任何问题都可以与本人联系~专栏地址：点击跳转整体目录如下：进阶教程链接🚀YOLOv5剪枝|模型剪枝理论篇YOLOv5剪枝💖|模型剪枝实战篇知识蒸馏|知识蒸馏理论篇知识蒸馏🌟|YOLOv5知识蒸馏实战篇知识蒸馏🌟|YOLOv7知识蒸馏实战篇YOLOv5安卓部署📱|理论+环境配置+实战PyQt5|PyQt5环境配置及组件介绍PyQt5|PyQt5快速入门PyQt5🚀|手把手教你YOLOv5添加PyQt页面PyQt5
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本文参考github上大神的开源剪枝项目进行学习与分享，具体链接放在文后，希望与大家多多交流！一、原模型训练在官方源码上训练yolov5模型，支持v6.0分支的n/s/m/l模型，我这里使用的是v5s，得到后将项目clone到本机上gitclonehttps://github.com/midasklr/yolov5prune.gitcd进入文件夹后，新建runs文件夹，将训练好的模型放入runs/your_train/weights/xxx.pt，我的原模型map0.5:0.95为0.84左右，模型与data.yaml设置好后可以进行稀疏化训练了。二、稀疏化训练pythontrain_spar
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📚博客主页：⭐️这是一只小逸白的博客鸭~⭐️👉欢迎关注❤️点赞👍收藏⭐️评论📝😜小逸白正在备战实习，经常更新面试题和LeetCode题解，欢迎志同道合的朋友互相交流~💙若有问题请指正，记得关注哦，感谢~往期文章：LeetCode剑指OfferII链表专题总结LeetCode剑指OfferII哈希表专题总结LeetCode剑指OfferII栈专题总结LeetCode剑指OfferII队列专题总结LeetCode剑指OfferII树（上）专题总结LeetCode剑指OfferII树（下）专题总结LeetCode剑指OfferII堆专题总结LeetCode剑指OfferII前缀树(上)专题总结Lee
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对CART决策树剪枝过程的理解前言：CART决策树生成的过程比较好理解，但是剪枝的过程看了好几遍才看明白，故写出下文，供同样困惑的朋友参考。下文不涉及复杂严密的数学推导，以辅助理解为主。一.损失函数的定义方法CART的损失函数用的是下式：\[C_\alpha(T)=C(T)+\alpha|T|\tag{1}\]损失函数表征的是模型预测错误的程度，所以它越小越好。上式中\(C_\alpha(T)\)是关于\(T\)和\(\alpha\)的函数，\(T\)表示一个决策树，\(C(T)\)是对训练数据的预测误差（分类用基尼指数表示，回归用均方误差表示），\(|T|\)表示树\(T\)的叶节点个数。$
对CART决策树剪枝过程的理解前言：CART决策树生成的过程比较好理解，但是剪枝的过程看了好几遍才看明白，故写出下文，供同样困惑的朋友参考。下文不涉及复杂严密的数学推导，以辅助理解为主。一.损失函数的定义方法CART的损失函数用的是下式：\[C_\alpha(T)=C(T)+\alpha|T|\tag{1}\]损失函数表征的是模型预测错误的程度，所以它越小越好。上式中\(C_\alpha(T)\)是关于\(T\)和\(\alpha\)的函数，\(T\)表示一个决策树，\(C(T)\)是对训练数据的预测误差（分类用基尼指数表示，回归用均方误差表示），\(|T|\)表示树\(T\)的叶节点个数。$
一，前言1.1，模型剪枝定义二，深度神经网络的稀疏性2.1，权重稀疏2.2，激活稀疏2.3，梯度稀疏2.4，小结三，结构化稀疏3.1，结构化稀疏分类3.1.1，Channel/Filter剪枝3.1.2，阶段级别剪枝3.2，结构化稀疏与非结构化稀疏比较参考资料一，前言学术界的SOTA模型在落地部署到工业界应用到过程中，通常是要面临着低延迟（Latency）、高吞吐（Throughpout）、高效率（Efficiency）挑战的。而模型压缩算法可以将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型，从而减少对硬件的存储、带宽和计算需求，以达到加速模型推理和落地的目的。近年来主流的模型压缩方法包括
