def create_mask(self, weight, sparsity_rate): k = int(sparsity_rate * weight.numel()) _, indices = torch.topk(weight.abs().view(-1), k, largest=False) # take the minimum k elements mask = torch.ones_like(weight, dtype=bool) mask.view(-1)[indices] = False return mask # <== 1.initialize a network with random mask
时间: 2024-04-20 12:23:19 浏览: 12
这段代码是用于创建稀疏掩码(sparsity mask)的函数。稀疏掩码可以用于实现稀疏性约束,即将权重矩阵中的某些元素设置为零,从而减少模型的参数数量。
解释如下:
1. `k = int(sparsity_rate * weight.numel())`:计算要保留的非零元素的数量。`sparsity_rate`是稀疏率,即要保留的非零元素所占比例。`weight.numel()`返回权重矩阵中元素的总数。
2. `_, indices = torch.topk(weight.abs().view(-1), k, largest=False)`:将权重矩阵中的绝对值展平,并找到其中最小的 `k` 个元素。`torch.topk`函数返回最小的 `k` 个元素的值和对应的索引。
3. `mask = torch.ones_like(weight, dtype=bool)`:创建一个与权重矩阵 `weight` 形状相同的全为 `True` 的掩码。
4. `mask.view(-1)[indices] = False`:将掩码中对应索引 `indices` 的位置设置为 `False`,即将最小的 `k` 个元素所对应的位置置为 `False`,表示这些位置上的权重需要被置零。
5. 返回掩码 `mask`,它将被用于将权重矩阵中的某些元素置零,从而实现稀疏性约束。
相关问题
下面这段代码中的mask的维度是怎么变化的def create_mask(self, weight, sparsity_rate): k = int(sparsity_rate * weight.numel()) _, indices = torch.topk(weight.abs().view(-1), k, largest=False) # take the minimum k elements mask = torch.ones_like(weight, dtype=bool) mask.view(-1)[indices] = False return mask # <== 1.initialize a network with random mask
根据这段代码,`mask`的维度与输入的`weight`的维度保持一致。
解释如下:
1. `k = int(sparsity_rate * weight.numel())`:计算要保留的非零元素的数量。`sparsity_rate`是稀疏率,即要保留的非零元素所占比例。`weight.numel()`返回权重 `weight` 中元素的总数。
2. `_, indices = torch.topk(weight.abs().view(-1), k, largest=False)`:将权重矩阵 `weight` 中的绝对值展平,并找到其中最小的 `k` 个元素。`torch.topk`函数返回最小的 `k` 个元素的值和对应的索引。
3. `mask = torch.ones_like(weight, dtype=bool)`:创建一个与权重矩阵 `weight` 形状相同的全为 `True` 的掩码。
4. `mask.view(-1)[indices] = False`:将掩码中对应索引 `indices` 的位置设置为 `False`,即将最小的 `k` 个元素所对应的位置置为 `False`,表示这些位置上的权重需要被置零。
5. 返回掩码 `mask`,它将被用于将权重矩阵中的某些元素置零,从而实现稀疏性约束。这个掩码与输入的权重矩阵 `weight` 的维度保持一致。
class SparseNet(nn.Module): def __init__(self, sparsity_rate, mutation_rate = 0.5): super(SparseNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) self.sparsity_rate = sparsity_rate self.mutation_rate = mutation_rate self.initialize_masks() # <== 1.initialize a network with random mask def forward(self, x): x = x.view(-1, 784) x = x @ (self.fc1.weight * self.mask1.to(x.device)).T + self.fc1.bias x = torch.relu(x) x = x @ (self.fc2.weight * self.mask2.to(x.device)).T + self.fc2.bias return x
这段代码定义了一个名为`SparseNet`的神经网络模型。该模型具有两个全连接层(`nn.Linear`),分别是`self.fc1`和`self.fc2`。
在初始化函数`__init__`中,初始化了稀疏率(`sparsity_rate`)和变异率(`mutation_rate`)属性,并调用了`initialize_masks`函数来初始化网络的稀疏掩码。
在前向传播函数`forward`中,输入数据`x`首先被展平为形状`(-1, 784)`。然后,通过掩码(`self.mask1`和`self.mask2`)将输入数据与权重矩阵相乘,并添加偏置项进行线性变换。接着,应用ReLU激活函数,并再次与掩码相乘,进行第二个线性变换。最后返回输出结果。
整个模型的作用是在前向传播过程中,根据稀疏掩码将一部分权重置零,从而实现对模型参数的稀疏性约束。