Technologieaustausch

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Referenz:https://www.cnblogs.com/the-art-of-ai/p/17500399.html

1. Hintergrundeinführung

Deep-Learning-Modelle haben in der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Spracherkennung und anderen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt, diese Modelle erfordern jedoch häufig große Mengen an Rechenressourcen und Speicherplatz. Insbesondere in ressourcenbeschränkten Umgebungen wie mobilen Geräten und eingebetteten Systemen werden die Größe und die Rechenkomplexität dieser Modelle häufig zu Engpässen, die ihre Anwendung einschränken. Daher ist die Frage, wie die Größe und Rechenkomplexität des Modells so weit wie möglich reduziert werden kann und gleichzeitig die Genauigkeit des Modells erhalten bleibt, zu einer wichtigen Forschungsrichtung geworden.

Die Modellbeschneidungstechnologie ist eine wirksame Methode zur Lösung dieses Problems.Durch die Optimierung der Struktur und die Reduzierung der Parameter des Deep-Learning-Modells weist das Modell eine kleinere Größe und eine höhere Laufgeschwindigkeit bei gleichzeitiger Beibehaltung der Genauigkeit auf und passt sich dadurch besser an verschiedene Aufgaben und Umgebungen an.。

2. Grundprinzipien

        Unter Model Pruning-Technologie versteht man eine Technologie zur Strukturoptimierung und Parameterreduzierung von Deep-Learning-Modellen. .Die Beschneidungstechnologie kann unterteilt werden inStrukturelle BeschneidungUndParameterbereinigungZwei Formen.

Beim strukturellen Beschneiden geht es darum, einige davon zu entfernenunnötige Struktureinheit B. Neuronen, Faltungskerne, Schichten usw., um die Rechenkomplexität und den Speicherplatz des Modells zu reduzieren. Zu den gängigen strukturellen Beschneidungsmethoden gehören: Kanalbeschneidung, Ebenenbeschneidung, Knotenbeschneidung, Filterbeschneidung usw.

Unter Parameterbereinigung versteht man das Extrahieren von Daten aus Deep-Learning-ModellenEntfernen Sie einige unnötige Gewichtsparameter , um den Speicherplatz und die Rechenkomplexität des Modells zu reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit des Modells beizubehalten. Zu den gängigen Parameterbereinigungsmethoden gehören: L1-Regularisierung, L2-Regularisierung, Sortierbereinigung, ortsabhängige Hash-Bereinigung usw.

3. Technische Grundlagen

        Die Kernidee der Modellbereinigungstechnologie besteht darin, den Speicherplatz und die Rechenkomplexität des Modells so weit wie möglich zu reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit des Modells beizubehalten.Da Struktureinheiten und Parameter wie Neuronen, Faltungskerne und Gewichtsparameter in Deep-Learning-Modellen häufig redundante und unnötige Teile aufweisen, können diese redundanten Teile mithilfe der Pruning-Technologie reduziert werden, wodurch das Modellvolumen und die Auswirkung der Rechenkomplexität verringert werden.

Konkret lässt sich die Implementierung der Model Pruning-Technologie in die folgenden Schritte unterteilen:

(1) Initialisieren Sie zuerst das Modell, initialisieren Sie ein Deep-Learning-Modell und trainieren Sie es, um ein Basismodell zu erhalten.

(2) Wählen Sie geeignete Beschneidungsmethoden und -strategien basierend auf spezifischen Anwendungsszenarien und -anforderungen aus, darunter:Strukturelle Beschneidung und Parameterbeschneidung;Gemeinsame Strategien umfassen: globales Bereinigen und iteratives Bereinigen;

(3) Bereinigungsmodell; führen Sie Bereinigungsvorgänge speziell für das Deep-Learning-Modell durch, löschen Sie einige unnötige Struktureinheiten und Gewichtsparameter oder setzen Sie sie auf 0 oder sehr kleine Werte.

(4) Das Modell neu trainieren; Bereinigungsvorgänge können dazu führen, dass die Genauigkeit des Modells abnimmt. Daher muss das beschnittene Modell neu trainiert werden, um die Genauigkeit des Modells wiederherzustellen.

(5) Feinabstimmung des Modells; Feinabstimmung des Modells;

Code:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms
 
# 定义一个简单的卷积神经网络
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 4, kernel_size=3, padding=1)  # 4个输出通道
        self.conv2 = nn.Conv2d(4, 8, kernel_size=3, padding=1)  # 8个输出通道
        self.fc1 = nn.Linear(8 * 7 * 7, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)
 
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))  # 卷积层1 + ReLU激活函数
        x = F.max_pool2d(x, 2)  # 最大池化层，池化核大小为2x2
        x = F.relu(self.conv2(x))  # 卷积层2 + ReLU激活函数
        x = F.max_pool2d(x, 2)  # 最大池化层，池化核大小为2x2
        x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平操作，将多维张量展平成一维
        x = F.relu(self.fc1(x))  # 全连接层1 + ReLU激活函数
        x = self.fc2(x)  # 全连接层2，输出10个类别
        return x
 
# 实例化模型
model = SimpleCNN()
 
# 打印剪枝前的模型结构
print("Model before pruning:")
print(model)
 
# 加载数据
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 归一化
])
train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)  # 加载训练数据集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)  # 创建数据加载器
 
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # Adam优化器
 
# 训练模型
model.train()  # 将模型设置为训练模式
for epoch in range(1):  # 训练一个epoch
    running_loss = 0.0
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
        outputs = model(data)  # 前向传播
        loss = criterion(outputs, target)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数
        running_loss += loss.item() * data.size(0)  # 累加损失
 
    epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)  # 计算平均损失
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {epoch_loss:.4f}')
 
# 通道剪枝
# 获取卷积层的权重
conv1_weights = model.conv1.weight.data.abs().sum(dim=[1, 2, 3])  # 计算每个通道的L1范数
 
# 按照L1范数对通道进行排序
sorted_channels = torch.argsort(conv1_weights)
 
# 选择需要删除的通道
num_prune = 2  # 假设我们要删除2个通道
channels_to_prune = sorted_channels[:num_prune]
 
print("Channels to prune:", channels_to_prune)
 
# 删除指定通道的权重和偏置
pruned_weights = torch.index_select(model.conv1.weight.data, 0, sorted_channels[num_prune:])  # 获取保留的权重
pruned_bias = torch.index_select(model.conv1.bias.data, 0, sorted_channels[num_prune:])  # 获取保留的偏置
 
# 创建一个新的卷积层，并将剪枝后的权重和偏置赋值给它
model.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=4 - num_prune, kernel_size=3, padding=1)
model.conv1.weight.data = pruned_weights
model.conv1.bias.data = pruned_bias
 
# 同时我们还需要调整conv2层的输入通道
# 获取conv2层的权重并调整其输入通道
conv2_weights = model.conv2.weight.data[:, sorted_channels[num_prune:], :, :]  # 调整输入通道的权重
 
# 创建一个新的卷积层，并将剪枝后的权重赋值给它
model.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=4 - num_prune, out_channels=8, kernel_size=3, padding=1)
model.conv2.weight.data = conv2_weights
 
# 打印剪枝后的模型结构
print("Model after pruning:")
print(model)
 
# 定义新的优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
 
# 重新训练模型
model.train()  # 将模型设置为训练模式
for epoch in range(1):  # 训练一个epoch
    running_loss = 0.0
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
        outputs = model(data)  # 前向传播
        loss = criterion(outputs, target)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数
        running_loss += loss.item() * data.size(0)  # 累加损失
 
    epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)  # 计算平均损失
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {epoch_loss:.4f}')
 
# 加载测试数据
test_dataset = datasets.MNIST('./data', train=False, transform=transform)  # 加载测试数据集
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)  # 创建数据加载器
 
# 评估模型
model.eval()  # 将模型设置为评估模式
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():  # 关闭梯度计算
    for data, target in test_loader:
        outputs = model(data)  # 前向传播
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 获取预测结果
        total += target.size(0)  # 总样本数
        correct += (predicted == target).sum().item()  # 正确预测的样本数
 
print(f'Accuracy: {100 * correct / total}%')  # 打印准确率

Um die Leistung und Effizienz der Beschneidungstechnologie zu verbessern, können folgende Optimierungsaspekte berücksichtigt werden:

• Wählen Sie geeignete Schnittstrategien und Schnittalgorithmen, um den Schnitteffekt und die Genauigkeit zu verbessern.

• Optimieren Sie das beschnittene Modell oder lernen Sie es schrittweise, um die Genauigkeit und Leistung des Modells weiter zu verbessern.

• Verwenden Sie Parallel-Computing und verteilte Computing-Technologie, um den Bereinigungs- und Trainingsprozess zu beschleunigen.