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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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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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
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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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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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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# PyTorch模型剪枝原理及示例
在深度学习模型的训练过程中，模型的大小和复杂度直接影响其推理速度和内存消耗。因此，如何在保持模型性能的前提下，减少模型的参数数量，是一个重要的研究课题。模型剪枝是一种有效的模型压缩技术。本文将探讨PyTorch模型剪枝的原理，并通过代码示例演示如何在实践中应用。
## 1. 什么是模型剪枝
模型剪枝是指通过移除神经网络中不重要的参数来减小模型尺寸并提高推
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
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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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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
125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。
推荐
原创
2023-02-23 23:41:06
480阅读
# PyTorch模型剪枝：以ResNet50为例
随着深度学习的发展，神经网络模型的规模越来越大，这使得它们在推理时需要消耗大量的计算资源和内存。为了解决这一问题，模型剪枝应运而生。本文将以PyTorch中的ResNet50模型为例，讲解模型剪枝的基本原理和实现方法，并提供相关代码示例。
## 什么是模型剪枝？
模型剪枝是一种减少网络规模的方法，主要通过去除不必要的参数和连接，从而使得模型
原创
2024-10-23 05:34:04
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PyTorch框架提供了一个方便好用的trick：开启半精度。直接可以加快前，即放到model..
原创
2022-11-10 10:08:50
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学习要求¶
根据本文 Pytorch 代码，编写出相应的 TensorFlow 代码（建议使用上周的数据测试一下模型是否构建正确）了解并研究 DenseNet与ResNetV 的区别学习提高¶
改进思路是否可以迁移到其他地方呢 ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），进而训
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2023-07-24 15:25:58
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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 |
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2024-03-15 06:04:09
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