模型剪枝知识点整理

模型剪枝知识点整理

剪枝是深度学习模型优化的两种常见技术,用于减少模型复杂度和提升推理速度,适用于资源受限的环境。

剪枝(Pruning)

剪枝是一种通过移除模型中不重要或冗余的参数来减少模型大小和计算量的方法。剪枝通常分为以下几种类型:

1. 权重剪枝(Weight Pruning)

权重剪枝是通过移除权重矩阵中接近零的元素来减少模型的参数数量。常见的方法有:

  • 非结构化剪枝(Unstructured Pruning):逐个移除权重矩阵中的小权重。
  • 结构化剪枝(Structured Pruning):按特定结构(如整行或整列)移除权重。

示例:

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

2. 通道剪枝(Channel Pruning)

通道剪枝主要用于卷积神经网络,通过移除卷积层中不重要的通道来减少计算量。常见的方法有:

  • 基于重要性评分:计算每个通道的重要性分数,移除分数较低的通道。
  • 基于稀疏性:通过增加稀疏正则项,训练过程中自然使某些通道稀疏,再进行剪枝。
import torch
import torch.nn as nnclass 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 xmodel = 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)

3. 层剪枝(Layer Pruning)

层剪枝是移除整个网络层,以减少模型的计算深度。这种方法较为激进,通常结合模型架构搜索(NAS)使用。

import torch.nn as nnclass LayerPrunedNet(nn.Module):def __init__(self, use_layer=True):super(LayerPrunedNet, self).__init__()self.use_layer = use_layerself.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)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/44027.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

编程是学什么:探索编程世界的四大核心领域

编程是学什么:探索编程世界的四大核心领域 在数字化时代的浪潮中,编程已成为一项重要的技能。但很多人对于编程的学习内容仍然感到困惑,那么,编程究竟是学什么呢?本文将从四个方面、五个方面、六个方面和七个方面&…

探索TASKCTL和 DataStage 的ETL任务调度协同

在复杂多变的企业环境中,高效、准确的数据处理是支撑业务决策与运营的核心。本文将深入探讨任务调度平台TASKCTL与ETL工具DataStage的深度融合,通过详尽的代码示例、结合细节以及实际案例的具体描述,展示这两个工具如何携手打造企业数据处理生…

Xcode构建设置自定义:打造个性化的编译环境

标题:Xcode构建设置自定义:打造个性化的编译环境 在软件开发过程中,根据不同的开发阶段和需求,经常需要调整编译设置以优化构建过程。Xcode作为苹果官方的集成开发环境(IDE),提供了丰富的自定义…

简述 Java 内存模型(JMM),特别是堆与栈的区别?

Java内存模型(JMM)是Java平台定义的一种多线程之间的通信规范,它确保了在不同的线程之间能够正确地共享和协调对内存的访问。 JMM的关键目标是解决并发编程中的可见性、原子性和有序性问题。 简单来说,它规定了如何在硬件内存、…

【C语言】 —— 预处理详解(下)

【C语言】 —— 预处理详解(下) 前言七、# 和 \##7.1 # 运算符7.2 ## 运算符 八、命名约定九、# u n d e f undef undef十、命令行定义十一、条件编译11.1、单分支的条件编译11.2、多分支的条件编译11.3、判断是否被定义11.4、嵌套指令 十二、头文件的包…

浅层神经网络示例

输出层采用sigmoid激活,隐藏层采用tanh激活 import h5py import numpy as npfrom project_02.code.planar_utils import load_planar_dataset, plot_decision_boundarydef sigmoid(z):s 1 / (1 np.exp(-z))return sdef init_parameters(n_x, n_h, n_y):"&qu…

如何在 Objective-C 中实现多态性,并且它与其他面向对象编程语言的多态性实现有何差异?

在Objective-C中,多态性可以通过使用父类的指针来调用子类的方法来实现。具体来说,可以定义一个父类的指针,然后将子类的实例赋值给这个指针。这样,即使使用父类的指针来调用方法,实际上会调用子类的方法。 需要注意的…

Day1每日编程题日记:数字统计、两个数组的交集、点击消除

前言:该篇用于记录自看。曾回看昨天的做题代码,竟然会觉得陌生,这竟然是我写的,细细读了一下,原来我当时是这么想的。因此我觉得记代码没有实际用处,重点是领悟了思想,这样子代码就在心中&#…

HashMap----源码解读

源码分析&#xff1a; public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 在类的开头声明了几个常量&#xff0c;以下是较为重要的&#xff1a; /*** 定义初始容量大小为16*/ static final int DEFAULT_I…

探索【Python面向对象】编程:新时代的高级编程范式详解

目录 1. 面向对象编程概念&#xff08;OOP&#xff09; 1.1 什么是类和对象&#xff1f; 1.2 类的定义 1.3 类和对象的关系 1.4 小李的理解 2. 抽象 2.1 抽象的概念 2.2 抽象类和方法 2.3 小李的理解 3. 类和实例 3.1 类的定义和实例化 3.2 类的属性和方法 3.3 小…

如何使用Python在企业微信中发送测试结果?操作看这里!

在日常的自动化测试工作中&#xff0c;一般会需要把测试结果同步到工作群里&#xff0c;方便信息同步。那么我们今天就使用企业微信和Pythonrequests库来演示一下具体如何操作吧&#xff01; 01 准备 开始之前&#xff0c;我们应该确保已经安装了python环境&#xff0c;并且要…

DNS知识点

📑打牌 : da pai ge的个人主页 🌤️个人专栏 : da pai ge的博客专栏 ☁️宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来 ​ 目录 一、DNS概念 二 hosts 文件 三 DNS优缺点 三 客户端域名解析顺序(优先级)…

8.9分王者“水刊”!1区IEEE-Trans,国人主编坐镇!发文量2倍增长,扩刊趋势明显!

关注GZH【欧亚科睿学术】&#xff0c;第一时间了解最新期刊动态&#xff01; 本期&#xff0c;小编给大家推荐的是一本IEEE旗下王者“水刊”。该期刊目前处于扩刊状态&#xff0c;接收跨学科领域&#xff0c;领域认可度高&#xff0c;还可选择非OA模式无需版面费&#xff0c;是…

PPTP、L2TP、IPSec、IPS 有什么区别?

随着互联网的发展&#xff0c;保护网络通信的安全越来越重要。PPTP、L2TP、IPSec、IPS是常见的网络安全协议和技术&#xff0c;在保护网络通信安全方面发挥着不同的作用和特点。下面介绍PPTP、L2TP、IPSec、IPS之间的区别。 点对点隧道协议&#xff08;PPTP&#xff09;是一种用…

对素数的一种新理解

素数是除了1和它自身没有其它因数的自然数&#xff08;不包括1&#xff09;。素数被认为是自然数的基础&#xff0c;就像自然界的原子一样&#xff0c;可以通过若干个素数的乘积表示所有大于1的自然数&#xff0c;而且这种表示是唯一的&#xff08;不考虑素数的顺序&#xff09…

HTTP协议分析/burp/goby/xray

一、HTTP简介 HTTP(超文本传输协议)是今天所有web应用程序使用的通信协议。最初&#xff0c;HTTP只是一个为获取基于文本的静态资源而开发的简单协议&#xff0c;后来人们以名种形式扩展和利用它.使其能够支持如今常见的复杂分布式应用程序。HTTP使用一种用于消息的模型:客户端…

Golang异常处理机制

go语言使用error来处理错误&#xff0c;用panic和recover来处理异常 error go语言的错误处理有两个发展阶段&#xff0c;以go1.13版本为分水岭&#xff0c;在1.13版本之前&#xff0c;标准库对error的支持非常有限&#xff0c;仅有errors.New()和fmt.Errorf()两个函数来构造e…

javaweb中的请求与响应--基于postman工具的应用(附带postman的详细安装步骤)

一、前言 后端的第一天感觉难度就上来了&#xff0c;可能是基础太过薄弱了吧。目前看视频已经有点跟不上了&#xff0c;果然15天想要拿下还是太勉强了点。30天还差不多。不知道读者们有没有好好的去学这方面的知识&#xff0c;没有什么是学不会的&#xff0c;关键是坚持。 Po…

几个小创新模型,KAN组合网络(LSTM、GRU、Transformer)回归预测,python预测全家桶再更新!...

截止到本期&#xff0c;一共发了9篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下&#xff1a; 1.终于来了&#xff01;python机器学习预测全家桶 2.机器学习预测全家桶-Python&#xff0c;一次性搞定多/单特征输入&#xff0c;多/单步预测&#xff01;最强模板&a…

萝卜快跑的狠活

萝卜快跑作为百度旗下的自动驾驶出行服务平台&#xff0c;在科技应用上展现了多项领先的技术。以下是萝卜快跑采用的一些主要科技“狠活”&#xff1a; 自动驾驶技术&#xff1a; 萝卜快跑主要使用了百度Apollo的L4级自动驾驶技术&#xff0c;该技术能够应对海量的城市道路场景…