ModuleNotFoundError: No module named 'torch_pruning.prune'

根据提供的引用内容，出现"ModuleNotFoundError: No module named 'torch_pruning.prune'"错误的原因是没有安装名为torch_pruning的模块。要解决这个问题，你需要安装torch_pruning模块。

你可以使用以下命令来安装torch_pruning模块：

pip install torch-pruning

安装完成后，你就可以在代码中使用torch_pruning模块了。

相关问题

module_normal_pruning = copy.deepcopy(mudule)

好的，您的第一个问题是如何将一个PyTorch模型进行正常剪枝并创建一个剪枝后的模型副本。回答如下：

要将PyTorch模型进行正常剪枝并创建一个剪枝后的模型副本，可以使用PyTorch中的"torch.nn.utils.prune"模块。首先，需要对要剪枝的模型进行深度复制，以保留原始模型的完整副本。然后，使用"prune"函数对复制的模型进行剪枝，并指定要剪枝的参数。最后，使用剪枝后的模型副本进行后续操作。

具体的代码实现如下：

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

# 深度复制模型
module_normal_pruning = copy.deepcopy(module)

# 定义剪枝参数
prune_params = (
    ('weight', prune.l1_unstructured, 0.2),
    ('bias', None, None)
)

# 对模型进行剪枝
for name, module in module_normal_pruning.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Conv2d) or isinstance(module, torch.nn.Linear):
        prune_args = prune_params[0]
        prune_method = prune_args[1]
        prune_param = prune_args[2]
        prune_method(module, name=prune_args[0], amount=prune_param)
    elif isinstance(module, torch.nn.BatchNorm2d):
        prune_args = prune_params[1]
        prune_method = prune_args[1]
        prune_param = prune_args[2]
        if prune_method is not None:
            prune_method(module, name=prune_args[0], amount=prune_param)

# 使用剪枝后的模型副本进行后续操作

希望我的回答能够帮助到您！

pruning_filters源码pytorch版本源码

以下是PyTorch版本的`pruning_filters`源码：

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


class PrunedConv2d(nn.Module):
    def __init__(self, conv):
        super(PrunedConv2d, self).__init__()
        self.conv = conv

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)


def pruning_filters(model, layer_name, amount):
    """
    对指定层进行卷积核剪枝
    :param model: 待剪枝的模型
    :param layer_name: 指定层的名称
    :param amount: 剪枝比例，即需要删除的卷积核所占的比例
    :return:
    """
    layer = dict(model.named_modules())[layer_name]
    if isinstance(layer, PrunedConv2d):
        layer = layer.conv
    if not isinstance(layer, nn.Conv2d):
        raise TypeError("Only 'nn.Conv2d' layer type can be pruned")

    # 获取卷积核数量
    num_filters = layer.weight.shape[0]
    # 计算需要删除的卷积核数量
    num_pruned_filters = int(num_filters * amount)

    # 构建剪枝对象
    prune_params = (
        prune.get_parameter(module=layer, name="weight"),
        prune.L1Unstructured,
        prune.Criterion.L1,
        (num_pruned_filters,)
    )

    # 执行剪枝操作
    prune.remove(*prune_params)

    # 创建新的PrunedConv2d层替换原有的层
    new_layer = PrunedConv2d(layer)
    setattr(model, layer_name, new_layer)

此代码中定义了一个`PrunedConv2d`类，用于将剪枝后的卷积层替换原有的卷积层。`pruning_filters`函数接收一个待剪枝的模型、需要剪枝的层的名称以及剪枝比例，然后使用PyTorch内置的剪枝函数`prune.remove`对指定层进行卷积核剪枝，并使用`PrunedConv2d`类创建一个新的剪枝后的卷积层替换原有的层。