# Python 后剪枝的实现指南
在机器学习中，尤其是在决策树模型的构建过程中，“后剪枝”是一个非常重要的步骤。后剪枝的目的是降低模型的复杂度，减少过拟合现象，提高模型在未知数据上的泛化能力。本文将指导您如何在Python中实现后剪枝，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概览
下面是实现后剪枝的整体流程。我们将会对每一步进行详细讲解。
| 步骤 | 描述
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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剪枝——预剪枝、后剪枝
原创
2024-07-10 16:35:08
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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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# 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.
目录环境安装包feature视化网络剪枝剪枝后的微调训练训练自己的数据集预测Conv与BN层的融合推理加速日志文件的保存权重功能更新：2023.4.6新增heatmap可视化环境pytorch 1.7loguru 0.5.3NVIDIA 1650 4Gintel i5-9thtorch-pruning 0.2.7安装包pip install torch_pruningNote:本项目是在b站up主
五、剪枝处理
过拟合：在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，这时就可能会因训练样本学得太好，以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质导致过拟合。
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2023-05-29 23:26:47
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背景在使用决策树模型时，如果训练集中的样本数很多，则会使得生成的决策树过于庞大，即分化出了很多的枝节。这时会产生过拟合问题，也就是在模型在训练集上的表现效果良好，而在测试集的效果却很差。因此在生成一棵决策树之后，需要对它进行必要的剪枝，从而提高它的泛化能力。本文将讲述后剪枝算法——REP方法。原理剪枝是指将决策树的一些枝节去掉，将中间节点变成叶子节点，该叶子节点的预测值便是该分组训练样本值的均值。
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2023-10-02 09:19:42
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本文从树数据结构说到二叉堆数据结构，再使用二叉堆的有序性对无序数列排序。1. 树树是最基本的数据结构，可以用树映射现实世界中一对多的群体关系。如公司的组织结构、网页中标签之间的关系、操作系统中文件与目录结构……都可以用树结构描述。树是由结点以及结点之间的关系所构成的集合。关于树结构的更多概念不是本文的主要内容，本文只关心树数据结构中的几个特殊变种：二叉树如果树中的任意结点（除叶子结点外）最多只有两
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2024-08-11 16:29:47
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目录1.导包&定义一个简单的网络2.多参数剪枝3.全局剪枝4.总结 目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备上计算以保
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2024-02-04 20:44:54
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在这篇博文中，我将分享如何解决“PyTorch剪枝后训练”的问题。这一过程涉及到模型压缩和优化，以提高深度学习模型的运行效率，同时保留其性能。以下是详细的描述和分析，包括整个处理流程及相关的技术细节。
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### 协议背景
在深度学习模型发展历程中，模型剪枝是一种重要的技术手段。该技术可以在减少模型参数和计算复杂度的同时，保持模型的精度。根据研究，深度学习模型的规模呈指数级增长，而在相对
在树模型建模的过程中的树模型的超参数会影响模型的精度，那么如何调整超参数呢？可以提前限制模型的超参数，也可以在训练模型之后再调整。
原创
2022-09-17 08:53:08
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决策树是一种用于分类和回归任务的非参数监督学习算法。它是一种分层
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2022-10-24 09:03:19
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# PyTorch剪枝后如何训练
在深度学习中，剪枝是一种降低模型复杂度、提升推理速度并减少存储占用的重要技术。通过去除一些不重要的权重，剪枝可以显著减少模型的尺寸，并加快推理速度。本文将探讨在PyTorch中实现剪枝后的模型重训练的方法，并提供具体的代码示例和相应的类图和旅行图。
## 背景知识
剪枝通常包括两个阶段：1）剪枝（Pruning）——确定可以移除的权重；2）微调（Fine-t
目录一、划分特征的评价指标：二、决策树学习算法伪代码：三、决策树生成实例：四、Python实现ID3决策树：一、划分特征的评价指标：1、信息熵 Ent(D)：信息熵，是度量样本集合纯度的一种指标，Ent(D)的值越小，则样本集D的纯度越高；2、信息增益 Gain(D,a)：信息增益越大，则意味着使用属性a来划分所获得的“纯度提升”越大；ID3决策树算法就是基于信息增益来划分属性，下面介绍ID3决策
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2024-09-11 08:59:22
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决策树模型回归后剪枝在Python中的实现
在数据科学领域，决策树是一种广泛使用的回归分析工具。它通过分割数据集以得到最终预测结果，然而，随着树的复杂度增加，过拟合现象随之出现。为了处理这个问题，后剪枝技术成为了一种有效的选择。接下来，我们将深入探讨如何在Python中实施决策树模型回归及其后剪枝过程。
### 协议背景
决策树模型的发展可以追溯到早期的统计方法，随着计算技术的发展，逐渐演变
决策树预剪枝：决策树可以分成ID3、C4.5和CART。算法目的：决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。剪枝类型：预剪枝、后剪枝预剪枝：在构造决策树的同时进行剪枝。所有决策树的构建方法，都是在无法进一步降低熵的情况下才会停止创建分支的过程，为了避免过拟合，可以设定一个阈值，熵减小的数量小于这个阈值，即使还可以继续降低熵，也停止继续创建分支。但是这种方法实际中的效果并不好。后剪枝是在决策树生
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2024-01-20 20:29:39
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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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作者：Derrick Mwiti机器之心编译参与：魔王、蛋酱剪枝是一种帮助神经网络实现规模更小、效率更高的深度学习方法。这是一种模型优化技术，它删除权重张量中不必要的值，从而使得压缩后的神经网络运行速度更快，网络训练过程中的计算成本也有所降低。在将模型部署到手机等边缘设备上时，剪枝的作用更加明显。本篇精选了神经网络剪枝领域的一些研究论文，供大家学习参考。论文 1：Pruning from Scra
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2024-01-20 21:47:36
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