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TinyML剪枝前后模型文件大小对比教程

共计 30 章节

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了解TinyML的定义 · 应用场景 · 模型文件大小的重要性

课程导入TinyML

掌握TinyML的典型硬件（MCU · 传感器） · 软件框架（TensorFlow Li…

模型文件大小的影响因素

分析模型参数量 · 位宽 · 量化

模型文件大小的影…分析模型参数量

剪枝概念入门

解释剪枝（Pruning）的定义 · 类型（结构化剪枝 · 非结构化剪枝）

剪枝概念入门Pruning

剪枝方法详解

介绍常见剪枝算法（如Magnitud… · Movement Pruning · Lottery Ticket Hyp…

剪枝方法详解Magnitud

剪枝流程与工具

学习剪枝的标准流程（训练-剪枝-微调… · 掌握TensorFlow Model… · PyTorch Pruning等工具…

剪枝流程工具

模型文件大小对比实验设计

设计对比实验 · 明确实验变量（剪枝率 · 剪枝方法

模型文件大小对比…设计对比实验

环境搭建与工具安装

指导安装Python · TensorFlow/PyTorch · TFLite

环境搭建工具安装

基线模型训练与保存

训练一个简单的TinyML模型（如M… · CIFAR-10或关键词识别） · 保存未剪枝的基线模型

基线模型训练保存

模型剪枝实战（非结构化）

使用TensorFlow Model… · 设置剪枝参数（如稀疏度 · 调度）

模型剪枝实战非结构化

模型剪枝实战（结构化）

实现通道级剪枝或滤波器剪枝 · 使用PyTorch或TensorFl… · 并保存结构化剪枝后的模型

模型剪枝实战结构化

剪枝后模型微调

对剪枝后的模型进行再训练（微调）以恢… · 并记录微调前后的准确率和文件大小变化

剪枝后模型微调对剪枝后的模型进…

模型量化与剪枝结合

将剪枝与量化（如动态量化 · 全整数量化）结合 · 进一步减小模型文件大小

模型量化剪枝结合

模型文件大小测量方法

学习如何准确测量模型文件大小（如.h… · .tflite · .onnx

模型文件大小测量…学习如何准确测量…

模型大小对比与可视化

使用图表（柱状图 · 折线图）展示剪枝前后模型文件大小 · 准确率

模型大小对比可视化

剪枝对模型性能的影响

评估剪枝对模型推理速度 · 内存占用 · 能耗的影响

剪枝对模型性能的…评估剪枝对模型推…

关键词识别（KWS） · 完整演示从训练到剪枝再到大小对比的全…

案例实战KWS

图像分类（CIFAR-10） · 对比不同剪枝率下模型文件大小和精度的…

案例实战CIFAR-10

人体活动识别（HAR） · 展示剪枝在资源受限设备上的应用效果

案例实战HAR

剪枝率的选择策略

讲解如何根据目标设备存储限制和精度要… · 选择合适的剪枝率 · 并介绍自动剪枝搜索方法

剪枝率的选择策略讲解如何根据目标…

剪枝后模型部署到TinyML设备

将剪枝后的模型转换为TFLite格式 · 并部署到Arduino · ESP32等设备

TinyML剪枝后模型部署到

常见问题与解决方案

总结剪枝过程中常见问题（如精度骤降 · 模型结构破坏 · 工具兼容性）及解决方法

常见问题解决方案

剪枝与其他压缩技术对比

对比剪枝 · 量化 · 知识蒸馏

剪枝其他压缩技术对比

剪枝在TinyML中的最佳实践

总结在TinyML项目中应用剪枝的注… · 经验技巧和常见误区

模型文件大小优化综合策略

结合剪枝 · 量化 · 权重共享

模型文件大小优化…结合剪枝

自动化剪枝工具与框架

介绍AutoML剪枝 · TensorFlow Pruning… · PyTorch Pruning等高级…

自动化剪枝工具框架

剪枝前后模型文件大小对比报告撰写

学习如何撰写实验报告 · 包括实验设计 · 数据记录

剪枝前后模型文件…学习如何撰写实验…

课程项目实战

综合运用所学知识 · 完成一个完整的TinyML剪枝项目 · 从模型训练到剪枝

课程项目实战综合运用所学知识

课程总结与进阶方向

回顾课程核心内容 · 总结剪枝前后模型文件大小对比的关键要… · 并介绍进一步学习资源（如论文

课程总结进阶方向

结课测试与评估

通过选择题 · 实操题评估学员对剪枝概念 · 流程

结课测试评估