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 RepositoriesPyTorch Pruning Frameworks

A framework for tracing dependencies and structurally pruning channels in deep learning models to reduce size and computation.

Distinct from Model Pruning: Distinct from Model Pruning: specifically targets PyTorch framework integration with dependency graph tracing and structural channel pruning capabilities.

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

Awesome PyTorch Pruning Frameworks 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

    A framework for tracing dependencies and structurally pruning channels in deep learning models to reduce size and computation.

    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. PyTorch Pruning Frameworks