Model-Compression-Keras-master

模型压缩角 CNN压缩的喀拉拉邦 英语不是我的母语。 请原谅输入错误。 （仅应用权重修剪和量化）。 此实现与本文中的原始方法有点不同。 为每个卷积过滤器修剪较小的权重。 修剪阈值由手工设置。 如何使用 训练模型（此存储库当前支持normal-cnn，ResNet，Inception，Densenet，Unet，PointNet） 对于CIFAR-10和压缩率= 0.8： python train_and_compress_cnn.py --model='vgg' --data='c10' --compress-rate=0.8 对于CIFAR-100和压缩率= 0.8： python train_and_compress_cnn.py --model='vgg' --data='c100' --compress-rate=0.8 对于UNet和压缩率= 0.8： python