2.2.2,局部结构化剪枝 局部结构化剪枝(Locall Structured Pruning)有两种函数,对应函数原型如下: def random_structured(module, name, amount, dim) def ln_structured(module, name, amount, n, dim, importance_scores=None) 1,函数功能 与非结构化移除的是连接权重不同,结构化剪枝移除的是整个通道权重。 2,...
局部结构化剪枝(Locall Structured Pruning)有两种函数,对应函数原型如下: def random_structured(module, name, amount, dim) def ln_structured(module, name, amount, n, dim, importance_scores=None) 1,函数功能 与非结构化移除的是连接权重不同,结构化剪枝移除的是整个通道权重。 2,参数定义 与局部非结构...
局部结构化剪枝(Locall Structured Pruning)有两种函数,对应函数原型如下: def random_structured(module, name, amount, dim) def ln_structured(module, name, amount, n, dim, importance_scores=None) 1. 2. 1,函数功能 与非结构化移除的是连接权重不同,结构化剪枝移除的是整个通道权重。 2,参数定义 与局...
module里同一个参数是可以剪枝多次的,相当于mask多次 多次mask的累加通过PruningContainer的compute_mask比如想进一步结构化剪枝module.weight,对卷积的输出通道进行基于l2-nom剪枝,即第0维,对于conv1是个数为6,通过设置ln_structrued函数的参数n=2和dim = 0 prune.ln_structured(module, name="weight", amount=0.5...
例如,假设我们现在想要进一步修剪module.weight,这次使用张量的第 0 轴(第 0 轴对应于卷积层的输出通道,并且对于conv1,维度为 6)上的结构化修剪,基于通道的 L2 范数。这可以使用ln_structured函数实现,其中n=2和dim=0。prune.ln_structured(module, name="weight", amount=0.5, n=2, dim=0) # As we ...
局部结构化剪枝(Locall Structured Pruning)有两种函数,对应函数原型如下: def random_structured(module, name, amount, dim) def ln_structured(module, name, amount, n, dim, importance_scores=None) 1,函数功能 与非结构化移除的是连接权重不同,结构化剪枝移除的是整个通道权重。
LnStructured CustomFromMask 也可以通过继承BasePruningMethod来自定义自己的pruning方法 然后,指定裁剪的参数,最后设置适当参数来完成剪枝 非结构化剪枝 本例子中,随机裁剪conv1层中weight的30%的连接,传入module,,传入name指示剪哪个参数,传入amount指示裁剪掉的连接比率(0到1)或者裁剪掉的连接个数(非负整数) ...
我们现在开始修剪模块, 比如上面的LeNet的conv1层, 首先我们可以从prune层里面拿一个我们喜欢的技术, 比如基于ln范数的评判标准来进行结构话的裁剪. prune.ln_structured(module, name='weight', amount=0.5, n=2, dim=0) 这个操作之后, 我们得到的将是一个新的权重, 和上面的非结构化的不同的地方在于, 这...
与局部非结构化函数非常相似,唯一的区别是您必须定义 dim 参数(ln_structured 函数多了n参数)。 n表示剪枝的范数,dim表示剪枝的维度。 对于torch.nn.Linear: dim = 0: 移除一个神经元。 dim = 1:移除与一个输入的所有连接。 对于torch.nn.Conv2d: ...
在本教程中,您将学习如何实现并使用此模式来对模型进行约束。这样做就像编写自己的nn.Module一样容易。 对深度学习模型进行正则化是一项令人惊讶的挑战。传统技术,如惩罚方法,通常在应用于深度模型时效果不佳,因为被优化的函数的复杂性。当处理病态模型时,这一点尤为棘手。这些模型的示例包括在长序列上训练的 RNN 和...