在深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)過程中，模型修剪是一種有效的壓縮技術(shù)，可以減少模型參數(shù)數(shù)量，降低內(nèi)存占用和計(jì)算成本，同時(shí)保持較高的模型性能。本教程將詳細(xì)講解如何使用 PyTorch 進(jìn)行模型修剪。

一、模型修剪概述

模型修剪通過移除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不重要的連接或神經(jīng)元，來減小模型規(guī)模、提高推理速度和降低存儲需求。常見的修剪方法包括結(jié)構(gòu)化修剪和非結(jié)構(gòu)化修剪。

二、建立模型

我們以 LeNet 模型為例，展示如何在 PyTorch 中實(shí)現(xiàn)模型修剪。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune


class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)


    def forward(self, x):
        x = torch.nn.functional.max_pool2d(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        x = torch.nn.functional.max_pool2d(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)), 2)
        x = x.view(-1, int(x.nelement() / x.shape[0]))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x


model = LeNet()

三、修剪模塊

使用 PyTorch 的 torch.nn.utils.prune 模塊對模型進(jìn)行修剪。

## 修剪 conv1 層的 weight 參數(shù)，隨機(jī)修剪 30% 的連接
prune.random_unstructured(model.conv1, name="weight", amount=0.3)

修剪后，模型的參數(shù)和緩沖區(qū)會發(fā)生變化。

print(list(model.conv1.named_parameters()))
print(list(model.conv1.named_buffers()))
print(model.conv1.weight)

四、迭代修剪

可以對同一參數(shù)進(jìn)行多次修剪，每次修剪的效果會累積。

## 按 L1 范數(shù)修剪 bias 參數(shù)，移除 3 個(gè)最小值
prune.l1_unstructured(model.conv1, name="bias", amount=3)

五、序列化修剪的模型

修剪后的模型可以像普通模型一樣進(jìn)行序列化和保存。

torch.save(model.state_dict(), "trimmed_model.pth")

六、刪除修剪重新參數(shù)化

修剪完成后，可以刪除重新參數(shù)化，使修剪永久化。

prune.remove(model.conv1, 'weight')

七、修剪模型中的多個(gè)參數(shù)

可以同時(shí)修剪模型中的多個(gè)參數(shù)。

new_model = LeNet()
for name, module in new_model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Conv2d):
        prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.2)
    elif isinstance(module, torch.nn.Linear):
        prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.4)

八、全局修剪

全局修剪會在整個(gè)模型范圍內(nèi)進(jìn)行修剪，而不是針對單個(gè)層。

model = LeNet()
parameters_to_prune = (
    (model.conv1, 'weight'),
    (model.conv2, 'weight'),
    (model.fc1, 'weight'),
    (model.fc2, 'weight'),
    (model.fc3, 'weight'),
)
prune.global_unstructured(
    parameters_to_prune,
    pruning_method=prune.L1Unstructured,
    amount=0.2,
)

九、自定義修剪方法

可以通過繼承 BasePruningMethod 類來實(shí)現(xiàn)自定義修剪方法。

class FooBarPruningMethod(prune.BasePruningMethod):
    PRUNING_TYPE = 'unstructured'
    def compute_mask(self, t, default_mask):
        mask = default_mask.clone()
        mask.view(-1)[::2] = 0
        return mask


def foobar_unstructured(module, name):
    FooBarPruningMethod.apply(module, name)
    return module


model = LeNet()
foobar_unstructured(model.fc3, name='bias')
print(model.fc3.bias_mask)

通過本教程，大家可以在編程獅（W3Cschool）平臺上輕松掌握 PyTorch 模型修剪的方法。模型修剪是優(yōu)化 PyTorch 模型的重要技術(shù)，希望大家能夠?qū)W以致用，在實(shí)際項(xiàng)目中靈活應(yīng)用這些技術(shù)。在編程獅（W3Cschool）學(xué)習(xí)更多相關(guān)內(nèi)容，提升你的深度學(xué)習(xí)開發(fā)技能。