PyTorch剪枝方法详解，附详细代码。一，剪枝分类1.1，非结构化剪枝1.2，结构化剪枝1.3，本地与全局修剪二，PyTorch 的剪枝2.1，pytorch 剪枝工作原理2.2，局部剪枝2.3，全局非结构化剪枝三，总结参考资料一，剪枝分类所谓模型剪枝，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。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的
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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紧跟技术发展趋势，快速了解大模型最新动态。今天继续总结最近一周的研究动态，其中主要包括：大模型并行推理
原标题：从零开始学Python【36】--决策树剪枝的来龙去脉还没关注？前言决策树的剪枝通常有两类方法，一类是预剪枝，另一类是后剪枝。预剪枝很好理解，就是在树的生长过程中就对其进行必要的剪枝，例如限制树生长的最大深度，即决策树的层数、限制决策树中间节点或叶节点中所包含的最小样本量以及限制决策树生成的最多叶节点数量等；后剪枝相对来说要复杂很多，它是指决策树在得到充分生长的前提下再对其返工修剪。常用的
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2024-06-11 14:26:06
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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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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
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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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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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剪枝——预剪枝、后剪枝
原创
2024-07-10 16:35:08
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深搜的剪枝技巧不会搜索的这里→搜索与回溯一、什么是剪枝 剪枝，顾名思义，就是通过某种判断，避免一些不必要的搜索。在编写程序时，一般都要考虑剪枝 显而易见，优化的核心在于设计剪枝判断方法决定哪些应该舍去，那些不该舍。二、剪枝原则正确性：剪枝的目的是优化程序，但如果将正解减去，那优化就失去意义了。准确性：在正确的基础上，尽量剪去更多的不能通向正解的枝条。高效性：也就是不能比不剪枝时间复杂度要高
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2024-01-30 07:24:28
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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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由于使用其硬件创建的生成式AI应用程序，Nvidia经历了显着的增长。另一项软件创新，矢量数据库，也正在乘着生成式人工智能的浪潮。开发人员正在向量数据库上用Python构建AI驱动的应用程序。通过将数据编码为向量，他们可以利用向量空间的数学特性在非常大的数据集中实现快速相似性搜索。让我们从基础开始！矢量数据库基础知识矢量数据库将数据作为数字矢量存储在坐标空间中。这允许通过余
剪枝由于悲观错误剪枝PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝REP ( Reduced Error Pruning)方法进行剪枝。它
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2023-07-29 22:25:05
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# 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
## Python预剪枝的实现流程
### 1. 了解预剪枝的概念
预剪枝是一种在决策树构建过程中，在树的每个节点处估计该节点的分类错误率，如果估计该节点的分类错误率超过阈值，则停止该节点的进一步分裂，直接将该节点作为叶子节点输出。这样可以有效减少决策树的过拟合。
### 2. 导入所需库
在Python中，我们通常使用`scikit-learn`库来构建决策树模型。所以首先，我们需要导入`D
原创
2023-10-07 13:49:45
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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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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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常见模型剪枝方法Low-rank Decomposition：低秩分解。将权值矩阵分解为低秩矩阵Weight Quantization：权值量化。HashNet 提出去量化网络的权值。在训练之前，网络的权值被hash到不同的组，并且组内的权重是共享的。这样只有共享的权重和hash indices需要被储存，可以节省很大一部分存储空间。然而，这些技术既不能节省运行时的内存，又不能节省推理时间，因为在
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2024-06-29 09:42:52
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