基于pytorch实现模型剪枝

news/2024/3/28 19:03:41/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_20986663/article/details/129204016
  • 一,剪枝分类
  • 二,PyTorch 的剪枝
  • 三,总结
  • 参考资料

一,剪枝分类

所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”,这是一个目前依然在研究的领域。

1.1,非结构化剪枝

非结构化剪枝(Unstructured Puning)是指修剪参数的单个元素,比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素或者自定义层中的浮点数(scaling floats)。其重点在于,剪枝权重对象是随机的,没有特定结构,因此被称为非结构化剪枝

1.2,结构化剪枝

与非结构化剪枝相反,结构化剪枝会剪枝整个参数结构。比如,丢弃整行或整列的权重,或者在卷积层中丢弃整个过滤器(Filter)。

1.3,本地与全局修剪

剪枝可以在每层(局部)或多层/所有层(全局)上进

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