1.Network Slimming
2.DDPG
3.Knowledge Distillation
4.K-means
1.main.py -个人在毕设中使用的一个命令行入口，对于输入参数进行明确定义，通过该函数可以实现端到端的网络训练、剪枝、再训练、压缩过程
2.model.py -用于定义可以作为框架使用的网络结构，目前包含VGG\ResNet\MobileNet三种
3.train.py -定义网络的训练（包括正常训练、加入通道稀疏项训练、知识蒸馏训练）、测试部分代码
4.pruning_action_list_env.py -用于定义DDPG算法进行剪枝率搜索时用到的搜索空间
5.DDPG-agent.py -定义DDPG算法的核心内容，包括Actor、Critric网络的训练、动作的生成等
6.DDPG-memory.py-定义DDPG算法使用的存储空间函数
7.pruning.py -定义真正对网络进行剪枝的过程，包括整体剪枝与分层剪枝两种
8.kmeans.py -定义后端压缩使用的kmeans算法，同时包括后端压缩恢复的算法
9.utils.py -定义一些网络参数测量函数、参数类型转换函数等
10.GradCAMplus.py -定义对网络attention map进行绘制的函数类