ZTE_Challenge2019_MOA:ZTE Challenge2019的一些简单解决方案（模型优化和加速）

ZTE_Challenge2019的基准（模型优化和加速） 我将不做任何调整就开放我以前的解决方案的源代码。 这里仅显示一些实验性的想法代码，而在挑战之后可能会开放更多通用工具。 费用表 在RTX2080TI（ms）上测试原始模型- 想法清单 merge_bn.ipynb ：合并batchnorm层以进行卷积。 clear_idle_filters.ipynb ：清除一些权重接近零的空闲过滤器。 fc_svd.ipynb ：通过SVD将一个完整的连接分成几个连接。 将kxk卷积分离为[kxk，1x1]或[kx1，1xk]。 使用一些特殊算法进行计算（im2，kn2，Winograd，FFT，直接运算等）。 尝试其他策略以进行修剪。 稀疏的卷积和稀疏的完全连接。 量化。 合并图层（例如，如果可以忽略relu，则将两个3x3卷积合并为一个5x5卷积）。 祝你好运