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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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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# Pytorch剪枝实现指南
## 指南概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何在PyTorch中实现模型剪枝。剪枝是一种优化模型的技术，可以帮助减少模型的大小和计算量，同时保持模型的准确性。我将为你提供一个详细的步骤指南，并指导你如何在每个步骤中使用适当的PyTorch代码。
## 整体流程
下面是实现PyTorch剪枝的整体流程，我们将按照这些步骤逐步进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|
原创
2024-03-15 06:04:09
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# PyTorch剪枝简介
## 引言
在机器学习和深度学习领域，模型的大小和计算量是一个重要的考虑因素。为了减少模型的复杂性和计算资源需求，剪枝技术应运而生。PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，也提供了剪枝的功能，使得模型的优化和部署更加高效。
## 什么是剪枝？
剪枝是一种优化技术，通过删除模型中不必要的连接或参数来减小模型的大小和计算量。在训练完成后，模型通常包含很多冗余的连接
原创
2023-12-21 05:22:48
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一、前言 刚开始学习搜索算法的时候，它给我的感觉就是加了条件的枚举，特别暴力，将所有的情况列出来找答案。时间效率低到让人难以忍受。用深搜做题更是容易被卡时间，本期我们来学习一下剪枝技巧，对程序优化的一种基本方法，可以极大的提高时间效率。二、正文 1、什么是剪枝？ 简单的来讲就是通
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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深度学习技术依赖于过参数化模型，这是不利于部署的，相反，生物神经网络是使用高效的稀疏连接的。
通过减少模型中的参数数量来压缩模型的技术非常重要，为减少内存、电池和硬件的消耗，而牺牲准确性，实现在设备上部署轻量级模型。在Pytorch中，主要通过torch.nn.utils.prune来进行剪枝，以及自定义剪枝预备工作导入需要的库import torch
from torch import nn
i
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2023-08-16 16:54:40
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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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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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FPGM剪枝 Pytorch
在处理深度学习模型时，我们常常面临模型的复杂性和资源消耗的问题。FPGM（Filter Pruning with Generalized Magnitude）剪枝正是为了解决这类问题而提出的一种高效方法。其核心思想是在保持模型精度的前提下，通过剪枝操作减少不重要的卷积核，从而达到减小模型参数量和提高推理速度的目的。但是，如何在 PyTorch 中实现 FPGM 剪枝
# PyTorch 全局剪枝入门指南
## 什么是全局剪枝？
全局剪枝是一种模型压缩技术，旨在通过减少神经网络中不重要的权重参数来提高模型的推理速度和减少存储需求。它在保持模型精度的同时，使得模型结构更加简洁。
## 实现全局剪枝的流程
实现全局剪枝的基本流程如下表格所示：
| 步骤 | 描述 |
|----
本文参考：5-剪枝后模型参数赋值_哔哩哔哩_bilibiliz https://github.com/foolwood/pytorch-slimming一、模型剪枝理论说明论文：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming（1）卷积后得到多个特征图（channel=64, 128, 256…），这些图
深度神经网络（DNNs）在各类机器学习任务中取得了显著的成功，但随着模型规模的扩大和开销的增加，如何在保持性能的同时减少计算和存储成本，成为了研究者们不断探索的方向。其中，网络剪枝（pruning）技术应运而生，通过去除不必要的神经元或连接，有效地压缩模型。
### 业务场景分析
在实际应用中，深度学习模型往往因为计算资源限制或响应时间要求而受到制约。以图像识别任务为例，通常需要在移动设备上进
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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PyTorch Tensor的初始化和基本操作一、定义/初始化张量 tensor1，概念2，创建和使用二、基本操作、运算1，tensor的切片、合并、变形、抽取操作2, tensor生成各种矩阵3，基本数学操作三、Torch Tensor与Numpy的互相转换Tensor-->NumpyNumpy-->Tensor四、Tensor放到GPU上执行1.通过如下代码判断是否支持GPU：
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领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（Unstructured Puning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素或者自定义层中的浮点数（scaling floats）。其重点在于，剪枝
文章目录一.导包&定义一个简单的网络二.多参数剪枝三.全局剪枝四.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
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2023-08-25 13:01:43
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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
原创
2024-08-08 13:52:15
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模型创建Module、模型容器Containers、AlexNet网络搭建及常用网络层背景Pytorch模型的创建模型的创建步骤nn.Module类nn.Parameternn.functionalnn.Module模型容器Containersnn.Sequentialnn.ModuleListnn.ModuleDictAlexNet构建常用网络层卷积运算与卷积层nn.Conv2d卷积
目标:pytorch不管是训练还是推理时。cpu的使用率基本只有10%左右，尝试更好的利用cpu来加快训练和推理。一.在搜索资料时很多作者都提到了python的GIL问题，这边先了解下这个机制直接从例子入手。本机的cpu是i5-4460 4核4线程先参考涤生手记的清晰讲述，本实验用的是python3.5故修改下代码。（ Python 3.2开始使用新的GIL。在新的GIL实现中其他线程
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2024-01-27 21:49:54
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