对训练好的模型进行剪枝的python代码

以下是一个简单的例子，展示如何对已经训练好的模型进行剪枝：

import tensorflow as tf
from tensorflow_model_optimization.sparsity import keras as sparsity

# 加载已经训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# 定义剪枝参数
pruning_params = {
    'pruning_schedule': sparsity.PolynomialDecay(initial_sparsity=0.50,
                                                 final_sparsity=0.90,
                                                 begin_step=0,
                                                 end_step=1000)
}

# 对模型进行剪枝
pruned_model = sparsity.prune_low_magnitude(model, **pruning_params)

# 编译模型
pruned_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
pruned_model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.1)

# 保存剪枝后的模型
tf.keras.models.save_model(pruned_model, 'pruned_model.h5', include_optimizer=False)

以上代码使用了TensorFlow Model Optimization库中的`prune_low_magnitude`函数来对模型进行剪枝。该函数需要指定一个剪枝参数字典，其中包括剪枝率的初始值、最终值、开始步数和结束步数等信息。剪枝后的模型需要重新编译和训练，并保存到文件中。