定义：剪枝方法探索模型权重中的冗余， 并尝试删除/修剪冗余和非关键的权重。目的：减小模型大小并加速模型训练/推断，同时不会显着降低模型性能。分类： 根据剪枝位置：非结构化剪枝和结构化剪枝 (1)非结构化剪枝：分别修剪每个单独的权重： (2)结构化剪枝：修剪是修剪一组规则的权重，如filte
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2023-11-13 22:35:55
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在现代深度学习模型中，模型剪枝作为一种高效的模型压缩技术，正在被广泛应用于加速推理和节省计算资源。本文将逐步介绍模型剪枝在Python中的具体实现，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及其应用场景。
首先，我将为大家展示整个模型剪枝的流程图。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[加载模型]
B --> C[评估模型]
在深度学习模型的训练和应用中，模型复杂度与推理速度之间存在着微妙的平衡。随着时间的推移，各类模型逐渐增多，模型剪枝（Model Pruning）作为一种重要的优化技术，开始受到越来越多的关注。模型剪枝允许我们去除不重要的参数，从而提高推理速度和减少存储需求。本文将深入探讨如何用Python实现模型剪枝的源码，包括背景、技术原理、架构解析、源码分析及案例分析。
### 背景描述
在2015年，Ha
本篇博客对网络剪枝的实现方法主要在https://jacobgil.github.io/deeplearning/pruning-deep-learning的基础上进行了相应修改而完成，所参考的论文为https://arxiv.org/abs/1611.06440。本篇博客所使用的代码见https://github.com/PolarisShi
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2024-08-08 11:04:22
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2017 || Slimming-pytorch（剪枝）Official Code（torch）：https://github.com/liuzhuang13/slimming Paper : https://arxiv.org/abs/1708.06519Third party Code （pytorch）：https://github.com/mengrang/Slimming-pytorch
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2024-06-07 21:30:18
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Pytorch中剪枝源码可参考：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/utils/prune.py
可参考：
pytorch中函数接口：https://runebook.dev/zh-CN/docs/pytorch/-index-#nn在Pytorch中的剪枝操作一文中，自定义剪枝中提到剪枝操作继承自BasePruningM
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2023-10-09 22:36:37
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模型剪枝什么是模型剪枝模型剪枝是一种从神经网络中移除“不必要”权重或偏差（weight/bias）的模型压缩技术。它可以通过减少模型的大小和计算量来提高模型的效率和速度。模型剪枝可以分为细粒度剪枝、粗粒度剪枝和结构化剪枝等不同的剪枝方法。细粒度剪枝是指对连接或者神经元进行剪枝，它是粒度最小的剪枝。粗粒度剪枝是指对层进行剪枝，它是粒度最大的剪枝。结构化剪枝是指对层或者卷积核进行剪枝，它是介于细粒度剪
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2024-02-22 10:58:36
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剪枝教程目录摘要前提需要创建模型检视模块对一个模型进行剪枝迭代剪枝序列化修剪过的模型修剪再参量化修剪模型中的多个参数全局剪枝使用自定义修剪功能扩展torch.nn.utils.prune摘要 最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲精度的情
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2023-12-13 19:58:49
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pytorch 实现剪枝的思路是 生成一个掩码，然后同时保存 原参数、mask、新参数，如下图 pytorch 剪枝分为 局部剪枝、全局剪枝、自定义剪枝；局部剪枝 是对 模型内 的部分模块 的 部分参数 进行剪枝，全局剪枝是对 整个模型进行剪枝； 本文旨在记录 pytorch 剪枝模块的用法，首先让我们构建一个模型import torch
from torch im
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2023-10-04 22:38:21
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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
原创
2023-05-21 20:26:11
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剪枝是一种常用的模型压缩策略。通过将模型中不重要的连接失效，实现模型瘦身的效果，并减少计算量。PyTorch中实现的剪枝方式有三种：局部剪枝全局剪枝自定义剪枝Pytorch中与剪枝有关的接口封装在torch.nn.utils.prune中。下面开始演示三种剪枝在LeNet网络中的应用效果，首先给出LeNet网络结构。import torch
from torch import nn
class
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2024-03-11 06:18:29
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论文：https://arxiv.org/abs/1506.02626 代码：https://github.com/jack-willturner/DeepCompression-PyTorchhttps://github.com/Guoning-Chen/SimplePruning-PyTorch1 核心思想本文给出了一个模型剪枝的处理思路，如Fig.2所示，即将模型剪枝分为三步，分别为：按照常
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2024-08-15 13:50:21
54阅读
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。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。
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原创
2023-02-23 23:41:06
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最清晰易懂的MinMax算法和Alpha-Beta剪枝详解 一、MinMax算法 Minimax算法（亦称 MinMax or MM）又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的方法。而开始的时候总和为0。很多棋类
深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激活值趋近于0，将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力，这种情况被称为过参数化，而对应的技术则被称为模型剪枝。 卷积核的元素可分为 单个像素、行列、通道、卷积核，可分别在 不同元素上实现剪枝，如下图细粒度剪枝(fine-grained)：即对连接或者神经元进行剪枝，它是粒度最小的剪枝。向量剪枝(vector-lev
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2023-12-01 15:46:52
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在网络的许多参数中，有些是冗余的，对输出的贡献不大。如果您可以根据神经元在神经网络中的贡献程度对其进行排名，则可以从网络中删除排名较低的神经元，从而使网络更小，更快。 建立更快/更小的网络对于在移动设备上运行这些深度学习网络很重要。可以根据神经元权重的L1 / L2平均值，其平均激活次数，某个验证集上神经元不为零的次数以及其他创造性方法来进行排名。修剪后，准确性将下降（修剪较少，下降不会太大），并
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2024-02-26 17:27:42
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# Python 实现后剪枝的科普文章
后剪枝是一种常用的决策树优化技术，旨在减少模型复杂度，从而提高模型的泛化性能。当我们构建决策树模型时，往往会出现过拟合现象，也就是模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳。后剪枝就是通过对已经建立的决策树进行简化，去除一些不必要的分支，从而提升模型的泛化能力。
## 后剪枝的基本原理
后剪枝的基本思路是：
1. 构建完整的决策树。
2.
大家好，我是极智视界。本文主要聊一聊模型剪枝之通道剪枝相关实践分享。
原创
2022-04-19 16:37:33
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在TensorFLow2中进行神经网络模型的训练主要包括以下几个主要的步骤：导入相关模块import准备数据，拆分训练集train、测试集test搭建神经网络模型model (两种方法：Sequential或自定义模型class)模型编译model.compile()模型训练model.fit()查看模型model.summary()模型评价模型预测model.predict()model.com
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2024-07-15 14:00:38
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另外，pytorch 框架还提供了一些帮助函数:torch.nn.utils.prune.is_pruned(module): 判断模块 是否被剪枝。torch.nn.utils.prune.re会结合微软的开源nni工具来实现模型剪枝功能。
原创
2024-07-31 11:26:50
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