变更与管理分析报告-v1.11

**变更与管理分析报告-v1.11** 变更信息管理是软件开发过程中的核心环节，它确保了项目各个阶段的文档、代码以及整个系统能够适应不断变化的需求和技术环境。本报告将深入探讨基于Torch平台的神经网络压缩研究与应用中的变更管理，包括文档版本控制、代码重构以及软件规格说明书的更新维护。 一、实验目标 实验的主要目标是通过重构神经网络模型，降低其计算复杂度和内存占用，同时保持或提高模型的性能。这涉及对现有神经网络架构的深入理解和优化，以及对变更管理流程的严格遵循，以确保所有改动都被正确记录并可追溯。 二、实验方法和工具 实验采用Torch作为深度学习平台，利用其丰富的库和模块进行模型压缩研究。在管理变更方面，主要借助Git作为版本控制系统，通过GitHub进行代码托管，每次提交都需附带详细的更新说明，以记录每一次的修改内容。 三、版本变更与管理 1. **《项目计划书》版本管理** - V1.0（2017/04/14）：付强，陈伟民，李恬霖，曹进共同完成了初步的项目规划，定义了项目目标和主要任务。 2. **《需求规格说明书》版本管理** - V1.0（2017/04/14）：初步确定了项目需求。 - V1.1（2017/04/27）：付强进行了结构调整，详细描述了需求变更，增加了对重构的说明。 - V1.2-V1.5：针对实验进展，逐步完善和细化需求。 - V1.6（未具体日期）：进一步明确了模型压缩的具体要求。 - V2.0（未具体日期）：进行了重大更新，可能涉及需求的重大调整或新增功能。 - V2.1（未具体日期）：继续对V2.0进行微调和优化。 3. **《需求规格说明文档检查单》版本管理** - V1.0（未具体日期）：首次制定需求检查清单，确保所有需求得到覆盖。 - V2.0（未具体日期）：根据项目进展和反馈，更新了检查项，提高了需求验证的严谨性。 在进行神经网络重构时，需要特别关注的是，任何改变都可能导致模型性能的变化。因此，每次重构都需要进行充分的测试，确保模型的准确性和稳定性没有受到影响。同时，通过规范化的版本控制，可以轻松回溯到以前的版本，便于对比和分析不同版本的差异。 此外，规格说明书的更新是变更管理的关键。当需求、设计或实现发生变化时，相应的文档必须同步更新，以反映这些变更，避免团队成员之间的误解和沟通障碍。文档的版本控制应与代码版本控制紧密配合，确保每个新版本都有清晰的变更记录，便于后续的维护和升级。 总结，变更与管理分析报告v1.11强调了在深度学习项目中，特别是涉及神经网络重构时，有效的变更管理和文档控制的重要性。通过严谨的版本控制，可以确保项目的透明度，提高团队协作效率，并为项目的持续改进和维护打下坚实的基础。