实践Pytorch中的模型剪枝方法
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内容提要
PyTorch 支持随机和量级权重剪枝，非结构化和结构化剪枝，以及一些帮助函数，但 API 混乱，文档描述不清晰，可以使用微软的开源 nni 工具来实现模型剪枝功能。
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关键要点
- 模型剪枝是一种从神经网络中移除不必要权重或偏差的模型压缩技术。
- 剪枝分为非结构化剪枝和结构化剪枝，前者随机修剪单个权重，后者修剪整个参数结构。
- 剪枝可以在局部（每层）或全局（所有层）进行。
- PyTorch 支持随机和量级权重剪枝，剪枝方法简单易用。
- 剪枝功能通过 torch.nn.utils.prune 类实现，使用掩码来标识需要保留的权重。
- 局部剪枝包括非结构化和结构化剪枝，结构化剪枝仅支持局部剪枝。
- 全局非结构化剪枝可以随机选择模型中所有参数进行剪枝。
- PyTorch 提供了一些帮助函数来判断模块是否被剪枝和移除剪枝操作。
- 尽管 PyTorch 提供了剪枝 API，但文档描述不清晰，建议结合微软的 nni 工具使用。
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