指南概述

在這篇文章中，我將向你介紹如何在PyTorch中實(shí)現(xiàn)模型剪枝。剪枝是一種優(yōu)化模型的技術(shù)，可以幫助減少模型的大小和計(jì)算量，同時(shí)保持模型的準(zhǔn)確性。我將為你提供一個(gè)詳細(xì)的步驟指南，并指導(dǎo)你如何在每個(gè)步驟中使用適當(dāng)?shù)腜yTorch代碼。

整體流程

下面是實(shí)現(xiàn)PyTorch剪枝的整體流程，我們將按照這些步驟逐步進(jìn)行操作：

步驟詳解

步驟1：加載預(yù)訓(xùn)練模型

首先，我們需要加載一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的模型作為我們的基礎(chǔ)模型。在這里，我們以ResNet18為例。

import torch
import torchvision.models as models

# 加載預(yù)訓(xùn)練的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

步驟2：定義剪枝算法

接下來，我們需要定義一個(gè)剪枝算法，這里我們以Global Magnitude Pruning（全局幅度剪枝）為例。

from torch.nn.utils.prune import global_unstructured

# 定義剪枝比例
pruning_rate = 0.5

# 對模型的全連接層進(jìn)行剪枝
def prune_model(model, pruning_rate):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Linear):
            global_unstructured(module, pruning_dim=0, amount=pruning_rate)

步驟3：執(zhí)行剪枝操作

現(xiàn)在，我們可以執(zhí)行剪枝操作，并查看剪枝后的模型結(jié)構(gòu)。

prune_model(model, pruning_rate)

# 查看剪枝后的模型結(jié)構(gòu)
print(model)

步驟4：重新訓(xùn)練和微調(diào)模型

剪枝后的模型需要重新進(jìn)行訓(xùn)練和微調(diào)，以保證模型的準(zhǔn)確性和性能。

# 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 重新訓(xùn)練和微調(diào)模型
# 省略訓(xùn)練代碼

步驟5：評(píng)估剪枝后的模型性能

最后，我們需要對剪枝后的模型進(jìn)行評(píng)估，以比較剪枝前后的性能差異。

# 評(píng)估剪枝后的模型
# 省略評(píng)估代碼

補(bǔ)：PyTorch中實(shí)現(xiàn)的剪枝方式有三種：

• 局部剪枝
• 全局剪枝
• 自定義剪枝

局部剪枝

局部剪枝實(shí)驗(yàn)，假定對模型的第一個(gè)卷積層中的權(quán)重進(jìn)行剪枝

model_1 = LeNet()
module = model_1.conv1
# 剪枝前
print(list(module.named_parameters()))
print(list(module.named_buffers()))
prune.random_unstructured(module, name="weight", amount=0.3)
# 剪枝后
print(list(module.named_parameters()))
print(list(module.named_buffers()))

運(yùn)行結(jié)果

## 剪枝前
[('weight', Parameter containing:
tensor([[[[ 0.1729, -0.0109, -0.1399],
          [ 0.1019,  0.1883,  0.0054],
          [-0.0790, -0.1790, -0.0792]]],
        
        ...

        [[[ 0.2465,  0.2114,  0.3208],
          [-0.2067, -0.2097, -0.0431],
          [ 0.3005, -0.2022,  0.1341]]]], requires_grad=True)), ('bias', Parameter containing:
tensor([-0.1437,  0.0605,  0.1427, -0.3111, -0.2476,  0.1901],
       requires_grad=True))]
[]

## 剪枝后
[('bias', Parameter containing:
tensor([-0.1437,  0.0605,  0.1427, -0.3111, -0.2476,  0.1901],
       requires_grad=True)), ('weight_orig', Parameter containing:
tensor([[[[ 0.1729, -0.0109, -0.1399],
          [ 0.1019,  0.1883,  0.0054],
          [-0.0790, -0.1790, -0.0792]]],

        ...

        [[[ 0.2465,  0.2114,  0.3208],
          [-0.2067, -0.2097, -0.0431],
          [ 0.3005, -0.2022,  0.1341]]]], requires_grad=True))]

[('weight_mask', tensor([[[[1., 1., 1.],
          [1., 1., 1.],
          [1., 1., 1.]]],

        [[[0., 1., 0.],
          [0., 1., 1.],
          [1., 0., 1.]]],

        [[[0., 1., 1.],
          [1., 0., 1.],
          [1., 0., 1.]]],

        [[[1., 1., 1.],
          [1., 0., 1.],
          [0., 1., 0.]]],

        [[[0., 0., 1.],
          [0., 1., 1.],
          [1., 1., 1.]]],

        [[[0., 1., 1.],
          [0., 1., 0.],
          [1., 1., 1.]]]]))]

模型經(jīng)歷剪枝操作后， 原始的權(quán)重矩陣weight參數(shù)不見了，變成了weight_orig。 并且剪枝前打印為空列表的module.named_buffers()，此時(shí)擁有了一個(gè)weight_mask參數(shù)。經(jīng)過剪枝操作后的模型，原始的參數(shù)存放在了weight_orig中，對應(yīng)的剪枝矩陣存放在weight_mask中, 而將weight_mask視作掩碼張量，再和weight_orig相乘的結(jié)果就存放在了weight中。

全局剪枝

局部剪枝只能以部分網(wǎng)絡(luò)模塊為單位進(jìn)行剪枝，更廣泛的剪枝策略是采用全局剪枝(global pruning)，比如在整體網(wǎng)絡(luò)的視角下剪枝掉20%的權(quán)重參數(shù)，而不是在每一層上都剪枝掉20%的權(quán)重參數(shù)。采用全局剪枝后，不同的層被剪掉的百分比不同。

model_2 = LeNet().to(device=device)

# 首先打印初始化模型的狀態(tài)字典
print(model_2.state_dict().keys())

# 構(gòu)建參數(shù)集合, 決定哪些層, 哪些參數(shù)集合參與剪枝
parameters_to_prune = (
            (model_2.conv1, 'weight'),
            (model_2.conv2, 'weight'),
            (model_2.fc1, 'weight'),
            (model_2.fc2, 'weight'),
            (model_2.fc3, 'weight'))
# 調(diào)用prune中的全局剪枝函數(shù)global_unstructured執(zhí)行剪枝操作, 此處針對整體模型中的20%參數(shù)量進(jìn)行剪枝
prune.global_unstructured(parameters_to_prune, pruning_method=prune.L1Unstructured, amount=0.2)

# 最后打印剪枝后的模型的狀態(tài)字典
print(model_2.state_dict().keys())

輸出結(jié)果

odict_keys(['conv1.bias', 'conv1.weight_orig', 'conv1.weight_mask', 'conv2.bias', 'conv2.weight_orig', 'conv2.weight_mask', 'fc1.bias', 'fc1.weight_orig', 'fc1.weight_mask', 'fc2.bias', 'fc2.weight_orig', 'fc2.weight_mask', 'fc3.bias', 'fc3.weight_orig', 'fc3.weight_mask'])

當(dāng)采用全局剪枝策略的時(shí)候(假定20%比例參數(shù)參與剪枝)，僅保證模型總體參數(shù)量的20%被剪枝掉，具體到每一層的情況則由模型的具體參數(shù)分布情況來定。

自定義剪枝

自定義剪枝可以自定義一個(gè)子類，用來實(shí)現(xiàn)具體的剪枝邏輯，比如對權(quán)重矩陣進(jìn)行間隔性的剪枝

class my_pruning_method(prune.BasePruningMethod):
    PRUNING_TYPE = "unstructured"
    
    def compute_mask(self, t, default_mask):
        mask = default_mask.clone()
        mask.view(-1)[::2] = 0
        return mask
    
def my_unstructured_pruning(module, name):
    my_pruning_method.apply(module, name)
    return module

model_3 = LeNet()
print(model_3)

在剪枝前查看網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

LeNet(
  (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
  (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)

采用自定義剪枝的方式對局部模塊fc3進(jìn)行剪枝

my_unstructured_pruning(model.fc3, name="bias")
print(model.fc3.bias_mask)

輸出結(jié)果

tensor([0., 1., 0., 1., 0., 1., 0., 1., 0., 1.])

最后的剪枝效果與實(shí)現(xiàn)的邏輯一致。

總結(jié)

通過上面的步驟指南和代碼示例，相信你可以學(xué)會(huì)如何在PyTorch中實(shí)現(xiàn)模型剪枝。剪枝是一個(gè)有效的模型優(yōu)化技術(shù)，可以幫助你構(gòu)建更加高效和精確的深度學(xué)習(xí)模型。

到此這篇關(guān)于PyTorch實(shí)現(xiàn)模型剪枝的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch 剪枝內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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