[发明专利]一种边缘计算模型压缩优化方法、装置、设备及可读介质在审
| 申请号： | 202011078937.2 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112232509A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 赵冰;张清 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 张涛;宋薇薇 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种边缘计算模型压缩优化方法，包括以下步骤：训练得到初始模型，基于神经元的贡献值对初始模型进行剪枝；对剪枝后得到的模型进行调参，并迭代剪枝过程，得到压缩后模型；以及基于TensorRT对压缩后模型进行模型加速优化，并在边缘端部署加速优化后的模型。本发明还公开了一种边缘计算模型压缩优化装置、计算机设备和可读存储介质。本发明结合模型剪枝与TensorRT实现深度学习模型的压缩与模型优化，有助于将云端结构复杂、体积较大的模型应用于边缘端部署。在模型性能损耗较小的前提下，有效降低模型所需存储空间及算力需求，边缘设备可部署更多模型，实现多模型多路视频的实时分析，最大化利用边缘设备性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 边缘 计算 模型 压缩 优化 方法 装置 设备 可读 介质 | ||
【主权项】：
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