τα στοιχεία επικοινωνίας μου
Ταχυδρομείο[email protected]
2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Το κλάδεμα είναιμοντέλο βαθιάς μάθησηςΔύο κοινές τεχνικές βελτιστοποίησης χρησιμοποιούνται για τη μείωση της πολυπλοκότητας του μοντέλου και τη βελτίωση της ταχύτητας συμπερασμάτων και είναι κατάλληλες για περιβάλλοντα με περιορισμούς πόρων.
Το κλάδεμα είναι μια μέθοδος μείωσης του μεγέθους του μοντέλου και της υπολογιστικής προσπάθειας αφαιρώντας ασήμαντες ή περιττές παραμέτρους στο μοντέλο. Το κλάδεμα χωρίζεται γενικά στους ακόλουθους τύπους:
Το κλάδεμα βάρους μειώνει τον αριθμό των παραμέτρων του μοντέλου αφαιρώντας στοιχεία κοντά στο μηδέν στη μήτρα βάρους. Οι συνήθεις μέθοδοι είναι:
Παράδειγμα:
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
Το κλάδεμα καναλιών χρησιμοποιείται κυρίως γιασυνελικτικό νευρωνικό δίκτυο , μειώνοντας τον όγκο του υπολογισμού αφαιρώντας ασήμαντα κανάλια στο συνελικτικό επίπεδο. Οι συνήθεις μέθοδοι είναι:
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)
Το κλάδεμα επιπέδων αφαιρεί ολόκληρα επίπεδα δικτύου για να μειώσει το υπολογιστικό βάθος του μοντέλου. Αυτή η προσέγγιση είναι πιο ριζοσπαστική και χρησιμοποιείται συχνά σε συνδυασμό με την Αναζήτηση Αρχιτεκτονικής Μοντέλων (NAS).
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)