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。