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2024-07-12
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La potatura lo èmodello di apprendimento profondoDue tecniche comuni di ottimizzazione vengono utilizzate per ridurre la complessità del modello e migliorare la velocità di inferenza e sono adatte per ambienti con risorse limitate.
La potatura è un metodo per ridurre le dimensioni del modello e lo sforzo computazionale rimuovendo parametri non importanti o ridondanti nel modello. La potatura viene solitamente suddivisa nelle seguenti tipologie:
L'eliminazione del peso riduce il numero di parametri del modello rimuovendo elementi prossimi allo zero nella matrice del peso. I metodi comuni sono:
Esempio:
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
La potatura del canale viene utilizzata principalmente perrete neurale convoluzionale , riducendo la quantità di calcolo rimuovendo i canali non importanti nello strato convoluzionale. I metodi comuni sono:
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)
L'eliminazione dei livelli rimuove interi livelli di rete per ridurre la profondità computazionale del modello. Questo approccio è più radicale e viene spesso utilizzato insieme a Model Architecture Search (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)