对已经训练好的超分辨率模型进行剪枝的代码

下面是一个对已经训练好的超分辨率模型进行剪枝的示例代码，其中使用了 L1 范数进行剪枝：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune
import torchvision.models as models

# 加载已经训练好的超分辨率模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 对模型的第一个卷积层进行剪枝，剪枝比例为 20%
module = model.conv1
prune.l1_unstructured(module, name="weight", amount=0.2)

# 对模型的所有卷积层进行剪枝，剪枝比例为 30%
parameters_to_prune = []
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, nn.Conv2d):
        parameters_to_prune.append((module, 'weight'))
prune.global_unstructured(
    parameters_to_prune,
    pruning_method=prune.L1Unstructured,
    amount=0.3,
)

# 剪枝后需要重新进行模型训练
# ...

# 将剪枝过程中添加的参数从模型中删除
prune.remove(module, 'weight')

在上面的代码中，我们首先加载了一个已经训练好的 ResNet18 模型，并对其第一个卷积层进行了 20% 的剪枝。然后，我们使用了 `named_modules()` 函数获取了模型中的所有卷积层，并对其进行了 30% 的全局剪枝。最后，我们使用 `remove()` 函数将剪枝过程中添加的参数从模型中删除。