awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 مستودع

Awesome GitHub RepositoriesStructured Neural Network Pruning

Reducing the size of deep learning models by removing unnecessary parameters and channels to lower memory and compute costs.

Distinct from Convolutional Channel Pruning: Distinct from Convolutional Channel Pruning: covers broader structural pruning of neural network parameters and channels beyond strictly convolutional layers.

Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Structured Neural Network Pruning. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Structured Neural Network Pruning GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • vainf/torch-pruningالصورة الرمزية لـ VainF

    VainF/Torch-Pruning

    3,319عرض على GitHub↗

    Torch-Pruning is a deep learning model pruning tool and neural network optimization toolkit designed for PyTorch. The library analyzes neural network graphs to remove redundant parameters and channels, reducing model size and computational costs. The framework traces computational graphs dynamically using sample inputs to map relational dependencies and identify coupled layers that require simultaneous pruning. It evaluates and ranks layer parameters across the entire network using global importance ranking and applies structural constraints to optimize overall outcomes. Additional capabili

    Reducing the size of deep learning models by removing unnecessary parameters and channels to lower memory and compute costs.

    Pythonefficient-deep-learningllmmodel-compression
    عرض على GitHub↗3,319
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Model Optimization
  4. Compression Techniques
  5. Model Pruning
  6. Convolutional Channel Pruning
  7. Structured Neural Network Pruning