기술나눔

모델 가지치기 소개

2024-07-12

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

1. 배경 소개

딥러닝 모델은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 분야에서 놀라운 성과를 거두었지만 이러한 모델에는 많은 양의 컴퓨팅 리소스와 저장 공간이 필요한 경우가 많습니다. 특히 모바일 장치 및 임베디드 시스템과 같이 리소스가 제한된 환경에서는 이러한 모델의 크기와 계산 복잡성으로 인해 애플리케이션이 제한되는 병목 현상이 발생하는 경우가 많습니다. 따라서 모델의 정확성을 유지하면서 모델의 크기와 계산 복잡도를 최대한 줄이는 것이 중요한 연구 방향이 되었습니다.

모델 가지치기 기술은 이러한 문제를 해결하는 효과적인 방법입니다.딥러닝 모델의 구조를 최적화하고 매개변수를 줄임으로써 모델의 크기는 더 작아지고 실행 속도는 빨라지면서도 정확도는 유지되므로 다양한 작업과 환경에 더 잘 적응할 수 있습니다.。

2. 기본원리

        모델 프루닝(Model Pruning) 기술은 딥러닝 모델의 구조 최적화 및 매개변수 감소를 위한 기술을 말합니다. .가지치기 기술은 다음과 같이 나눌 수 있습니다.구조적 가지치기그리고매개변수 가지치기두 가지 형태.

구조적 가지치기(Structural pruning)는 일부를 제거하는 것을 의미합니다.불필요한 구조 단위 , 뉴런, 컨볼루션 커널, 레이어 등을 사용하여 모델의 계산 복잡성과 저장 공간을 줄입니다. 일반적인 구조적 가지치기 방법에는 채널 가지치기, 레이어 가지치기, 노드 가지치기, 필터 가지치기 등이 있습니다.

매개변수 프루닝은 딥러닝 모델에서 데이터를 추출하는 것을 의미합니다.불필요한 가중치 매개변수를 제거하세요. , 모델의 정확성을 유지하면서 모델의 저장 공간과 계산 복잡성을 줄입니다. 일반적인 매개변수 가지치기 방법에는 L1 정규화, L2 정규화, 정렬 가지치기, 지역 구분 해시 가지치기 등이 포함됩니다.

3. 기술원리

        모델 가지치기 기술의 핵심 아이디어는 모델의 정확성을 유지하면서 모델의 저장 공간과 계산 복잡도를 최대한 줄이는 것입니다.딥러닝 모델의 뉴런, 컨볼루션 커널, 가중치 매개변수와 같은 구조 단위 및 매개변수에는 중복되고 불필요한 부분이 있는 경우가 많기 때문에 가지치기 기술을 사용하면 이러한 중복 부분을 줄여 모델 볼륨과 계산 복잡성의 효과를 줄일 수 있습니다.

구체적으로 모델 가지치기 기술의 구현은 다음 단계로 나눌 수 있습니다.

(1) 먼저 모델을 초기화하고, 딥러닝 모델을 초기화하고 훈련하여 기본 모델을 얻습니다.

(2) 가지치기 정량화 방법과 전략을 선택합니다. 특정 적용 시나리오와 필요에 따라 적절한 가지치기 방법과 전략을 선택합니다.구조적 가지치기 및 매개변수 가지치기;일반적인 전략에는 전역 가지치기(Global pruning) 및 반복적 가지치기(iterative pruning)가 포함됩니다.

(3) 가지치기 모델은 선택한 가지치기 방법과 전략을 기반으로 딥러닝 모델에서 가지치기 작업을 수행합니다. 특히 일부 불필요한 구조 단위와 가중치 매개변수를 삭제하거나 0 또는 매우 작은 값으로 설정합니다.

(4) 모델을 재훈련합니다. 가지치기 작업으로 인해 모델의 정확도가 감소할 수 있으므로 모델의 정확도를 복원하려면 가지치기된 모델을 재훈련해야 합니다.

(5) 모델을 미세 조정한 후 모델의 정확도를 더욱 향상시킵니다.

암호:

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  3. import torch.optim as optim
  4. import torch.nn.functional as F
  5. from torchvision import datasets, transforms
  6.  
  7. # 定义一个简单的卷积神经网络
  8. class SimpleCNN(nn.Module):
  9.     def __init__(self):
  10.         super(SimpleCNN, self).__init__()
  11.         self.conv1 = nn.Conv2d(1, 4, kernel_size=3, padding=1)  # 4个输出通道
  12.         self.conv2 = nn.Conv2d(4, 8, kernel_size=3, padding=1)  # 8个输出通道
  13.         self.fc1 = nn.Linear(8 * 7 * 7, 64)
  14.         self.fc2 = nn.Linear(64, 10)
  15.  
  16.     def forward(self, x):
  17.         x = F.relu(self.conv1(x))  # 卷积层1 + ReLU激活函数
  18.         x = F.max_pool2d(x, 2)  # 最大池化层，池化核大小为2x2
  19.         x = F.relu(self.conv2(x))  # 卷积层2 + ReLU激活函数
  20.         x = F.max_pool2d(x, 2)  # 最大池化层，池化核大小为2x2
  21.         x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平操作，将多维张量展平成一维
  22.         x = F.relu(self.fc1(x))  # 全连接层1 + ReLU激活函数
  23.         x = self.fc2(x)  # 全连接层2，输出10个类别
  24.         return x
  25.  
  26. # 实例化模型
  27. model = SimpleCNN()
  28.  
  29. # 打印剪枝前的模型结构
  30. print("Model before pruning:")
  31. print(model)
  32.  
  33. # 加载数据
  34. transform = transforms.Compose([
  35.     transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
  36.     transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 归一化
  37. ])
  38. train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)  # 加载训练数据集
  39. train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)  # 创建数据加载器
  40.  
  41. # 定义损失函数和优化器
  42. criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失函数
  43. optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # Adam优化器
  44.  
  45. # 训练模型
  46. model.train()  # 将模型设置为训练模式
  47. for epoch in range(1):  # 训练一个epoch
  48.     running_loss = 0.0
  49.     for data, target in train_loader:
  50.         optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
  51.         outputs = model(data)  # 前向传播
  52.         loss = criterion(outputs, target)  # 计算损失
  53.         loss.backward()  # 反向传播
  54.         optimizer.step()  # 更新参数
  55.         running_loss += loss.item() * data.size(0)  # 累加损失
  56.  
  57.     epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)  # 计算平均损失
  58.     print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {epoch_loss:.4f}')
  59.  
  60. # 通道剪枝
  61. # 获取卷积层的权重
  62. conv1_weights = model.conv1.weight.data.abs().sum(dim=[1, 2, 3])  # 计算每个通道的L1范数
  63.  
  64. # 按照L1范数对通道进行排序
  65. sorted_channels = torch.argsort(conv1_weights)
  66.  
  67. # 选择需要删除的通道
  68. num_prune = 2  # 假设我们要删除2个通道
  69. channels_to_prune = sorted_channels[:num_prune]
  70.  
  71. print("Channels to prune:", channels_to_prune)
  72.  
  73. # 删除指定通道的权重和偏置
  74. pruned_weights = torch.index_select(model.conv1.weight.data, 0, sorted_channels[num_prune:])  # 获取保留的权重
  75. pruned_bias = torch.index_select(model.conv1.bias.data, 0, sorted_channels[num_prune:])  # 获取保留的偏置
  76.  
  77. # 创建一个新的卷积层，并将剪枝后的权重和偏置赋值给它
  78. model.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=4 - num_prune, kernel_size=3, padding=1)
  79. model.conv1.weight.data = pruned_weights
  80. model.conv1.bias.data = pruned_bias
  81.  
  82. # 同时我们还需要调整conv2层的输入通道
  83. # 获取conv2层的权重并调整其输入通道
  84. conv2_weights = model.conv2.weight.data[:, sorted_channels[num_prune:], :, :]  # 调整输入通道的权重
  85.  
  86. # 创建一个新的卷积层，并将剪枝后的权重赋值给它
  87. model.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=4 - num_prune, out_channels=8, kernel_size=3, padding=1)
  88. model.conv2.weight.data = conv2_weights
  89.  
  90. # 打印剪枝后的模型结构
  91. print("Model after pruning:")
  92. print(model)
  93.  
  94. # 定义新的优化器
  95. optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
  96.  
  97. # 重新训练模型
  98. model.train()  # 将模型设置为训练模式
  99. for epoch in range(1):  # 训练一个epoch
  100.     running_loss = 0.0
  101.     for data, target in train_loader:
  102.         optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
  103.         outputs = model(data)  # 前向传播
  104.         loss = criterion(outputs, target)  # 计算损失
  105.         loss.backward()  # 反向传播
  106.         optimizer.step()  # 更新参数
  107.         running_loss += loss.item() * data.size(0)  # 累加损失
  108.  
  109.     epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)  # 计算平均损失
  110.     print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {epoch_loss:.4f}')
  111.  
  112. # 加载测试数据
  113. test_dataset = datasets.MNIST('./data', train=False, transform=transform)  # 加载测试数据集
  114. test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)  # 创建数据加载器
  115.  
  116. # 评估模型
  117. model.eval()  # 将模型设置为评估模式
  118. correct = 0
  119. total = 0
  120. with torch.no_grad():  # 关闭梯度计算
  121.     for data, target in test_loader:
  122.         outputs = model(data)  # 前向传播
  123.         _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 获取预测结果
  124.         total += target.size(0)  # 总样本数
  125.         correct += (predicted == target).sum().item()  # 正确预测的样本数
  126.  
  127. print(f'Accuracy: {100 * correct / total}%')  # 打印准确率

가지치기 기술의 성능과 효율성을 향상시키기 위해 다음과 같은 최적화 측면을 고려할 수 있습니다.

  • 가지치기 효과와 정확성을 높이려면 적절한 가지치기 전략과 가지치기 알고리즘을 선택하세요.

  • 모델의 정확성과 성능을 더욱 향상시키기 위해 정리된 모델을 미세 조정하거나 점진적으로 학습합니다.

  • 병렬 컴퓨팅 및 분산 컴퓨팅 기술을 사용하여 가지치기 및 훈련 프로세스 속도를 높입니다.

개인 프로필

그는 30년 이상 기술 연구에 전념해 왔으며, java, linux, javascript, php, css 등 다양한 언어에 능숙하며, 오픈 소스 분야에 많은 공헌을 했습니다. 나중에 참조할 수 있도록 기술 개발의 일부 문제를 공유하는 개발자 문서 스테이션입니다.

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