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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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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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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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 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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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
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
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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# 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.
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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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
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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
剪枝——预剪枝、后剪枝
原创
2024-07-10 16:35:08
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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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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
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
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2023-08-16 16:54:40
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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
