課程內容

本次課程內容是Pytorch的高階使用部分，要求大家預先要熟練掌握Pytorch。總課程大綱包括Pytorch模型結構的分析，Pytorch模型速度與計算量分析，Pytorch模型可視化3部分，如下：

本次更新的包括其中的兩個小節，共約1個小時，課程講師為言有三，第3小節的內容將作為通用內容，與其他框架一起更新。

本次內容屬于Pytorch的高階使用部分，因此要求大家首先要熟練掌握Pytorch。

如何訂閱

本次內容屬于視頻專欄《深度學習之模型優化：理論與實踐篇》的部分內容，該專欄是有三AI-秋季劃模型優化組的部分視頻內容，主要講解深度學習模型優化相關的緊湊模型設計，模型剪枝，量化，蒸餾等內容的理論與實踐。

專欄內容正在持續更新中（近期還有會比較多的更新），其他相關的小節內容還包括：

(1)《深度學習之模型精簡-理論篇》，主要講解模型剪枝，模型量化，模型蒸餾相關理論。

(2)《深度學習之模型精簡-實踐篇》，主要講解模型剪枝，模型量化，模型蒸餾相關實踐。

訂閱方式如下：

除了《深度學習之模型優化-理論實踐篇》專欄，我們還有《深度學習之模型設計-理論實踐篇》專欄，《深度學習之模型部署》專欄，歡迎大家掃碼了解詳情訂閱：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【视频课】Pytorch模型分析进阶（可视化，参数量与计算量，计算速度）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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