# 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.
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 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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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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文章目录前言torch::jit::TypeClassTypec10::ivalue::Objecttorch::jit::Objecttorch::jit::Module转化过程总结 前言本文主要是从 torch.jit.trace 接口，打开 Pytorch JIT 的大门，介绍在正常 nn.module 经过 Trace 之后形成 scriptModule 的过程和涉及到的 C++ 类，因
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2023-11-27 19:39:41
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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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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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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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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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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
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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# 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
