Zusammenstellung von Wissenspunkten zur Modellbereinigung

2024-07-12

Zusammenstellung von Wissenspunkten zur Modellbereinigung

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.

Beschneidung

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:

1. Gewichtsbeschneidung

Durch die Gewichtsbereinigung wird die Anzahl der Parameter des Modells reduziert, indem Elemente nahe Null in der Gewichtsmatrix entfernt werden. Gängige Methoden sind:

Unstrukturierter Schnitt: Kleine Gewichte nacheinander aus der Gewichtsmatrix entfernen.
Strukturierter Schnitt: Gewichtungen nach einer bestimmten Struktur entfernen (z. B. ganze Zeilen oder ganze Spalten).

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
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2. Kanalbeschneidung

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:

Bewertung nach Wichtigkeit: Berechnen Sie die Wichtigkeitsbewertung jedes Kanals und entfernen Sie Kanäle mit niedrigeren Bewertungen.
Basierend auf Sparsität: Durch das Hinzufügen von spärlichen Regularisierungsbedingungen werden einige Kanäle während des Trainingsprozesses natürlich spärlich und dann beschnitten.

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)

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3. Schichtbeschnitt

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)

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