pytorch用训练好的超分辨率模型剪枝代码

以下是一个简单的示例代码，用于使用PyTorch对超分辨率模型进行剪枝：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune

# 加载预先训练好的模型
model = torch.load('super_resolution_model.pth')

# 将线性层(module)的第二个参数(即weights)进行剪枝
module = model.conv1
prune.l1_unstructured(module, name="weight", amount=0.2)

# 或者你可以通过指定一个剪枝方案来进行剪枝
pruning_plan = prune.L1Unstructured(amount=0.2, name="weight")
pruning_plan.exec(module)

# 保存剪枝后的模型
torch.save(model, 'pruned_super_resolution_model.pth')

这个示例代码中，我们使用了PyTorch的`prune`模块来执行剪枝操作。我们指定了需要进行剪枝的模块（即线性层）和剪枝的比例。你可以根据自己的需求调整这些参数。最后，我们将剪枝后的模型保存到文件中。

相关问题

pytorch1.4.0实现对超分辨率模型的剪枝代码

这里给出一个基于PyTorch 1.4.0实现对超分辨率模型的剪枝的示例代码，以SRResNet为例：

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune
from models import SRResNet

# 加载模型
model = SRResNet()

# 定义剪枝策略
pruning_plan = prune.L1Unstructured(
    amount=0.2,
    name='weight'
)

# 针对模型中的某一层进行剪枝
module = model.conv1
pruning_plan.apply(module, name='weight')

# 查看剪枝后模型的大小
print("Sparsity in conv1.weight: {:.2f}%".format(
    100. * float(torch.sum(module.weight == 0))
    / float(module.weight.nelement())
))
print("Size of conv1.weight: {:.2f} KB".format(
    float(module.weight.nelement() * 4) / 1024
))

# 对整个模型进行剪枝
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Conv2d):
        pruning_plan.apply(module, name='weight')

# 查看整个模型的大小
print("Size of pruned model: {:.2f} KB".format(
    float(sum([param.nelement() for name, param in model.named_parameters()]))
    * 4 / 1024
))

# 保存剪枝后的模型
torch.save(model.state_dict(), 'pruned_srresnet.pth')

需要注意的是，这里的SRResNet是自定义的超分辨率模型，如果要使用其他的超分辨率模型，需要进行相应的修改。同时，需要在代码开头导入相应的模型。

pytorch1.4.0实现对超分辨率模型的剪枝

实现超分辨率模型的剪枝可以分为以下几个步骤：

1. 加载模型

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

这里以ResNet18为例，可以根据实际情况选择不同的预训练模型或自己定义模型。

2. 定义剪枝策略

import torch.nn.utils.prune as prune

pruning_plan = prune.L1Unstructured(
    amount=0.2,
    name='weight'
)

这里采用L1Unstructured剪枝策略，amount参数表示需要保留的权重比例，这里设定为0.2，即保留80%的权重。

3. 针对模型中的某一层进行剪枝

module = model.layer1.conv1
pruning_plan.apply(module, name='weight')

这里以ResNet18的第一层卷积层为例，对其进行权重剪枝。

4. 查看剪枝后模型的大小

print("Sparsity in conv1.weight: {:.2f}%".format(
    100. * float(torch.sum(module.weight == 0))
    / float(module.weight.nelement())
))
print("Size of conv1.weight: {:.2f} KB".format(
    float(module.weight.nelement() * 4) / 1024
))

这里可以输出剪枝后卷积层权重的稀疏度和大小。

5. 对整个模型进行剪枝

for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Conv2d):
        pruning_plan.apply(module, name='weight')

这里对ResNet18中所有卷积层进行权重剪枝。

6. 查看整个模型的大小

print("Size of pruned model: {:.2f} KB".format(
    float(sum([param.nelement() for name, param in model.named_parameters()]))
    * 4 / 1024
))

这里输出整个模型的大小，可以看到经过剪枝后模型的大小有所减小。

7. 保存剪枝后的模型

torch.save(model.state_dict(), 'pruned_model.pth')

这里将剪枝后的模型保存为pruned_model.pth文件。

以上就是PyTorch实现对超分辨率模型的剪枝的基本步骤，可以根据实际情况进行修改和扩展。