小编man*_*lan的帖子

我正在尝试使用torch.nn.utils.prune提供 2 个张量的PyTorch 修剪我的模型，

1. 一个是原始重量和
2. 另一个是包含 0 和 1 的掩码，帮助我们关闭网络中的某些连接。

我已经尝试了两种解决方案，但都没有提高推理速度：

1. 使用剪枝后的网络进行推断，这将首先关闭一些与掩码的连接，然后运行推断。
2. 使用掩码将原始权重归零，然后从 state_dict 中删除掩码以进行推断。

有没有办法用模型张量和掩码来提高速度？与 0 的非零浮点数相乘不会比将 2 个浮点数相乘快吗？
这是我的修剪函数和修剪速度计算程序：

def prune_net(net):
    """Prune 20% net's weights that have abs(value) approx. 0
    Function that will be use when an iteration is reach
    Args:

    Return:
        newnet (nn.Module): a newnet contain mask that help prune network's weight
    """
    if not isinstance(net,nn.Module):
        print('Invalid input. Must be nn.Module')
        return
    newnet = copy.copy(net)
    modules_list = []

    for name, module in newnet.named_modules():
        if isinstance(module, …

我正在使用 vlc 读取 rtsp 流，如下所示：

rtsp://username:password@!@192.168.1.108:15667/cam/realmonitor?channel=30&subtype=0  

用户名是“username”，密码是“password@!”

当我检查消息时，VLC 似乎无法正确读取链接。我的VLC版本是3.0.8。
有没有办法让 VLC 读取提供的流？