在Torch-Pruning中,我们提供了许多基本层的剪枝函数,首先我们尝试一下剪枝ResNet-18的第一层,即model.conv1. 2.1.1 传统的剪枝 代码1: fromtorchvision.modelsimportresnet18importtorch_pruningastpmodel=resnet18(pretrained=True).eval()tp.prune_conv_out_channels(model.conv1,idxs=[0,1])# 剪枝前两个通...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch_pruningastpclassMyMagnitudeImportance(tp.importance.Importance):def__call__(self,group,**kwargs):# 1. 首先定义一个列表用于存储分组内每一层的重要性group_imp=[]# 2. 迭代分组内的各个层,对Conv层计算重要性fordep,idxsingroup:# idxs是一个包含所有可剪枝索引...
先来看下torchpruning 的流程图: # 1. setup strategy (L1 Norm)strategy = tp.strategy.L1Strategy()# or tp.strategy.RandomStrategy() # 2. build layer dependency for resnet18DG = tp.DependencyGraph() DG.build_dependency(model, example_inputs=torch.randn(1,3,224,224))# 3. get a pruning...
PyTorch的剪枝(pruning)原理是通过减少神经网络中不必要的连接(或称为权重)来降低模型复杂度并提高推理效率。剪枝的目标是尽可能地减少不影响模型性能的权重,并且仅保留对模型准确性有重要贡献的权重。 剪枝可以分为两个阶段:训练(pruning training)和修剪(pruning)。 在训练阶段,神经网络首先被正常地训练,以获得相对较...
torch pruning(剪枝)原理 剪枝是深度学习中一种模型压缩技术,可以减少模型的大小和计算量,同时保持模型的准确性。Torch pruning(剪枝)主要的原理是基于模型权重的重要性和稀疏性来减少模型的复杂性。 剪枝的核心思想是通过将模型中冗余或不必要的参数和连接删除来减少模型的大小。这些不必要的参数一般是指那些对模型准确...
使用torch pruning工具进行结构化剪枝 网络结构定义 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch_pruningastpfromtorchvision.datasetsimportCIFAR10fromtorchvisionimporttransformsimportnumpyasnpimporttimeclassBasicBlock(nn.Module): expansion =1def__init__(self, in_planes, planes, stride=1)...
Torch-Pruning是一个用于剪枝(Pruning)深度神经网络的开源库。它提供了一些用于剪枝的工具和函数,可以帮助用户减少神经网络的参数数量,从而提高模型的效率和推理速度。 以下是对Torch-Pruning源码的简要解析: 剪枝算法实现:Torch-Pruning实现了几种常见的剪枝算法,如L1正则化剪枝、敏感度剪枝等。这些算法可以通过调用相应...
importtorchfromtorchvision.modelsimportresnet18importtorch_pruningastp model = resnet18(pretrained=True)# 1. setup strategy (L1 Norm)strategy = tp.strategy.L1Strategy()# or tp.strategy.RandomStrategy()# 2. build layer dependency for resnet18DG = tp.DependencyGraph() ...
在Torch中进行模型压缩可以通过以下几种方法:1. 剪枝(Pruning):剪枝是指通过移除模型中一些不重要的参数和连接来减少模型的大小。在Torch中可以使用一些剪枝工具和库来实现,比如NNI...
DepGraph: Towards Any Structural Pruning Gongfan Fang,Xinyin Ma,Mingli Song,Michael Bi Mi,Xinchao Wang Learning and Vision Lab, National University of Singapore Update: 🔥 2024.09.27 Check our latest work,MaskLLM (NeurIPS 24 Spotlight), for learnable semi-structured sparsity of LLMs. ...