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conemu_ConEmu –带选项卡的Windows控制台模拟器
conemu 前一段时间切换到Git后，我开始在Windows上使用Git Bash进行越来越多的工作。 Git Bash非常酷，因为它提供（除Git之外）Bash受基本Unix工具（包括curl或ssh ）支持。 Windows中的Git Bash有一些局限性&am…
windows下使用conEmu来管理多个控制台窗口
需求：在windows下运行一堆命令行程序看起来比较乱，如果能用一个TAB页窗口把所有的程序管理起来就方便多了。
方案：可以选择的有很多，比如：cmder，consoleZ，等等，发现cmder显示中文有…
windows 下 conEmu 替代 cmd PowerShell
最近一年在研究docker容器微服务，win10下使用docker，cmd和PowerShell用起来实在不爽，想找一款好用的命令行工具，就找到了conEmu ，贴上官网
功能很强大，支持cmd powershell,bash,git-bash 等模式 这就是界面…
conEmu保存log；设置启动目录
conEmu是一个很好用的Windows命令（cmd）工具，强烈推荐！
1，自动保存log： 2，设置启动目录
ConEmu设置当前目录打开右键菜单
ConEmu设置当前目录打开右键菜单
打开设置 winaltp 或者 如图打开 ConEmu 打开Integreation 如图填写 cmd -cur_console:n %P ConEmu 右键测试下吧~
ConEmu使用记录
在win下，命令行用起来很不方便。 然后就在使用git-bash,但却没法设置想要的字体， 再然后发现cmder这货，这货有自带git，而且直接使用git-bash，可是git的版本有点老，我是更新控，主要发现ConEmu. 直…
ConEmu配置及应用
介绍
Conemu是windows下的一个终端工具，类似于cmder（cmder应用请参考另篇文章《cmder安装及配置》），conemu将windows自带的cmd和powershell整合到了一起，界面优化，支持很多插件，值得使用。
官…
IT运维：Windows常用的命令行客户端
对于IT运维人员来说，和命令打交道是必不可少的事情，拥有一个好用的CMD命令行工具，对提升效率是非常有必要的，今天给大家分享Windows常用的命令行客户端，希望对大家能有所帮助！ 1、PowerShell PowerShell 是一个由微软开发的命令行工具，用于在 Windows 系统上执行命令和运…
ConEmu安装，使用与配置
ConEmu 安装，使用与配置 下载特点快捷键配置1.字体设置2.隐藏窗口标题、显示右上角菜单 (Ctrl ~ 隐藏/显示terminal)3.设置背景图片4.避免误操作,关闭/新建时确认5.设置git bash默认启动位置6.主题配置7.注册conemu到右键菜单8.快捷键 查看与设置 使用 很久前后台同…
Pruning 系列 （三）权重大小与梯度幅度修剪
环境 python 3.9numpy 1.24.1pytorch 2.0.0+cu117一、修剪标准
基于权重大小的修剪标准：
一个非常直观且令人惊讶的有效标准是修剪绝对值（或“大小”）最小的权重。事实上，在权重衰减的约束下，那些对函数没有显着贡献的神经元预计在训练期间会缩小幅度。
一种直接的方法…
Pruning 系列 （一）非结构化剪枝
环境 python 3.9numpy 1.24.1pytorch 2.0.0+cu117非结构剪枝 特点 1.简单，将满足某些田间的 weight 置为0即可 2.pytorch容易访问所有参数（weight） 3.最精细化 类型 1.细粒度剪枝(fine-grained) …
 -1.4.1 更新)
Torch-Pruning (TP) -1.4.1 更新
原文：torch-pruning PyPI
Torch-Pruning (TP) is designed for structural pruning, facilating the following features:
General-purpose Pruning Toolkit: TP enables structural pruning for a wide range of deep neural networks, including Large Languag…
【神经网络压缩加速之剪枝一】Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Network Acceleration
Abstract
之前的研究工作都是基于"较小范数不重要"的准则上裁剪神经网络中具有较小范数的卷积核.在这篇论文中,我们分析了基于范数准则并指出该准则的有效性依赖于两个要求,但这两个要求很少同时得到满足.第一,卷积核的范数值分布偏差必须大,即方差大;第二,卷积核中…
论文解读《Structured Pruning for Deep Neural Networks with Adaptive Pruning Rate Derivation Based on Con》
论文：Structured Pruning for Deep Neural Networks with Adaptive Pruning Rate Derivation Based on Connection Sensitivity and Loss Function 基于连接敏感性和损失函数的能够自适应推导剪枝率的深度神经网络结构化剪枝
论文地址：DOI: 10.12720/J…
【神经网络压缩加速之剪枝二】Pruning Filters for Efficient ConvNets
Abstract
神经网络的广泛应用伴随着计算量的增加和参数存储成本. 最近的研究工作在不损害原来准确度的基础上,通过剪枝和压缩不同层间的权重进行网络压缩. 然而,基于幅值的剪枝(magnitude-based pruning)仅能够减少全连接层的参数,而由于修剪网络中的不规则稀疏性,可能无法充分…
《Soft Filter Pruning for Accelerating Deep Convolutional Neural Networks》论文笔记
1. 概述
这篇文章中给出了一种叫作SFP（Soft Filter Pruning），它具有如下两点优点： 1）Larger model capacity。相比直接剪裁掉网络中的filters，再在这个基础上finetune，这篇论文中的方法将其保留，这为优化网络的表达以及任务能力提供了更多空间。 2）Less dependence o…
《Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks》论文笔记
1. 概述
这篇文章提出了一种基于LASSO回归的通道选择和最小二乘重构的迭代两步算法，有效地对每一层进行修剪。并进一步将其推广到多层和多分枝的场景下。论文中的方法能够减少累积误差并且提升对于不同结构的适应性。该方法在VGG-16数据集上实现了5倍加速并且只有0.3%误差提升…
LAYER-ADAPTIVE SPARSITY FOR THEMAGNITUDE-BASED PRUNING（LAMP）翻译
LAYER-ADAPTIVE SPARSITY FOR THE MAGNITUDE-BASED PRUNING
基于幅度的剪枝的层自适应稀疏性
ABSTRACT Recent discoveries on neural network pruning reveal that, with a carefully chosen layerwise sparsity, a simple magnitude-based pruning achieves state-of-the-a…
基于YOLOv5n/s/m不同参数量级模型开发构建茶叶嫩芽检测识别模型，使用pruning剪枝技术来对模型进行轻量化处理，探索不同剪枝水平下模型性能影响
今天有点时间就想着之前遗留的一个问题正好拿过来做一下看看，主要的目的就是想要对训练好的目标检测模型进行剪枝处理，这里就以茶叶嫩芽检测数据场景为例了，在我前面的博文中已经有过相关的实践介绍了，感兴趣的话可以自行移步阅读…
使用torch_pruning对YOLOv8进行剪枝（新版、detect、segment）
torch_pruning库介绍 在结构修剪中，**Group被定义为深度网络中最小的可移除单元。**每个组由多个相互依赖的层组成，需要同时修剪这些层以保持最终结构的完整性。然而，深度网络通常表现出层与层之间错综复杂的依赖关系，这对结构修剪…
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