2024-07-12
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Beschneiden istDeep-Learning-ModellZwei gängige Optimierungstechniken werden verwendet, um die Modellkomplexität zu reduzieren und die Inferenzgeschwindigkeit zu verbessern. Sie eignen sich für Umgebungen mit eingeschränkten Ressourcen.
Pruning ist eine Methode zur Reduzierung der Modellgröße und des Rechenaufwands durch Entfernen unwichtiger oder redundanter Parameter im Modell. Der Schnitt wird im Allgemeinen in die folgenden Arten unterteilt:
Durch die Gewichtsbereinigung wird die Anzahl der Parameter des Modells reduziert, indem Elemente nahe Null in der Gewichtsmatrix entfernt werden. Gängige Methoden sind:
Beispiel:
import torch
# 假设有一个全连接层
fc = torch.nn.Linear(100, 100)
# 获取权重矩阵
weights = fc.weight.data.abs()
# 设定剪枝阈值
threshold = 0.01
# 应用剪枝
mask = weights > threshold
fc.weight.data *= mask
Das Beschneiden von Kanälen wird hauptsächlich für verwendetFaltungs-Neuronales Netzwerk , wodurch der Rechenaufwand reduziert wird, indem unwichtige Kanäle in der Faltungsschicht entfernt werden. Gängige Methoden sind:
import torch
import torch.nn as nn
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
model = ConvNet()
# 获取卷积层的权重
weights = model.conv1.weight.data.abs()
# 计算每个通道的L1范数
channel_importance = torch.sum(weights, dim=[1, 2, 3])
# 设定剪枝阈值
threshold = torch.topk(channel_importance, k=32, largest=True).values[-1]
# 应用剪枝
mask = channel_importance > threshold
model.conv1.weight.data *= mask.view(-1, 1, 1, 1)
Beim Layer Pruning werden ganze Netzwerkschichten entfernt, um die Rechentiefe des Modells zu reduzieren. Dieser Ansatz ist radikaler und wird häufig in Verbindung mit Model Architecture Search (NAS) verwendet.
import torch.nn as nn
class LayerPrunedNet(nn.Module):
def __init__(self, use_layer=True):
super(LayerPrunedNet, self).__init__()
self.use_layer = use_layer
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
if self.use_layer:
x = self.conv2(x)
return x
# 初始化网络,选择是否使用第二层
model = LayerPrunedNet(use_layer=False)