PyTorch 模型剪枝：释放神经网络潜力，实现高效部署

人工智能

2023-02-04 12:48:48

解锁神经网络的潜能：PyTorch 模型剪枝实战指南

导言

在深度学习领域，模型剪枝已成为一股强劲力量，为神经网络注入了新的活力。作为一种从网络中剔除冗余权重和偏差的技术，模型剪枝可以显著减小模型尺寸，提升速度和效率，为 AI 应用的广泛落地铺平道路。

PyTorch 模型剪枝 API 解析

PyTorch 框架提供了丰富强大的模型剪枝 API，涵盖多种剪枝策略，以满足不同的任务需求。

L1 非结构化剪枝 (torch.nn.utils.prune.l1_unstructured())： 基于 L1 范数，根据权重绝对值的大小进行非结构化剪枝。
随机非结构化剪枝 (torch.nn.utils.prune.random_unstructured())： 简单易行，随机选择权重进行修剪。
层范数结构化剪枝 (torch.nn.utils.prune.ln_structured())： 从每个层中按比例选择权重进行修剪。
L1 结构化剪枝 (torch.nn.utils.prune.l1_structured())： 基于 L1 范数，将层中权重按绝对值从小到大排序，并修剪掉一定比例的权重。

代码示例：体验 PyTorch 模型剪枝

代码示例是理解模型剪枝的最佳方式。让我们使用 PyTorch 对预训练的 ResNet-18 模型进行剪枝：

import torch
from torch.nn.utils import prune

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)

# 选择剪枝策略和比例
prune_strategy = prune.L1Unstructured(amount=0.2)

# 对模型进行剪枝
prune.random_unstructured(model, prune_strategy)

# 导出剪枝后的模型
torch.save(model.state_dict(), 'pruned_resnet18.pt')