YOLOv3-complete-pruning

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Support quantization (tensorRT) later pruning?

ggzzzzz628

Does this repo simply set the parameter to zero? I think we're going to change the structure of the network?

ggzzzzz628

关于无需微调的原理

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作者您好，本人是个学生，我参考了您说的那篇论文，但是通过您的代码，似乎没看到无须微调的相关算法，所以冒昧的打扰您一下，能讲讲您无需微调的原理吗？感激不尽

Hi-goodboy

能否提供以下模型的耗时： 

H-YunHui

稀疏后normal_prune.py后生成的cfg文件怎么是我的附图上格式的，是我剪裁哪里出问题了嘛？ 

szuRyan

遇到维度不匹配问题，希望作者帮忙解决

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完全按照作者的程序，用作者的数据集就出现，RuntimeError: shape '[256, 128, 3, 3]' is invalid for input of size 246683 刷自己的数据集同样出现

yuanlei-2018

模型剪枝报错了，请问下什么原因

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Traceback (most recent call last): File "normal_prune.py", line 28, in model.load_state_dict(torch.load(opt.model, map_location=device)['model']) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 839, in load_state_dict self.__class__.__name__, "\n\t".join(error_msgs))) RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Darknet: size mismatch for...

baidu88vip

yolo-tiny剪枝错误

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首先非常感谢作者的开源，但是我在使用tiny剪枝时遇到了错误，BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe RuntimeError: The "freeze_support()" line can be omitted if the program大致是线程之类的错误，我用的使自己训练的四分类网络就是标准的yolo-tiny只更改了yolo层符合我的四个输出。望作者解答

Whatsetsthisend

Ming-Y-ANG

需要注意的是，这里需要在.py文件内，将opt内的cfg和weights变量指向第2步稀疏化后生成的cfg文件和weights文件。 此外，可通过增大代码中percent的值来获得更大的压缩率。（若稀疏化不到位，且percent值过大，程序会报错。）

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请问在稀疏训练时会产生新的cfg吗，我在剪枝时用的还是稀疏化时的cfg，剪枝时为什么会有三次map，第一次map0.99多，后两次时0，很疑惑

duducode