transormer剪枝的代码

以下一个简单的示例代码，用于演示如何使用PyTorch进行Transformer模型剪枝：

import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune
from transformers import BertModel

class PrunedBertModel(BertModel):
    def __init__(self, config):
        super().__init__(config)
        self.pruned = False

    def prune_model(self, pruning_method='l1_unstructured', amount=0.2):
        # Prune all linear layers
        for name, module in self.named_modules():
            if isinstance(module, nn.Linear):
                prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=amount)
        self.pruned = True

    def forward(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None, position_ids=None, head_mask=None):
        # Apply pruning before forward pass if model has been pruned
        if self.pruned:
            self.apply_pruning()
        outputs = super().forward(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids, position_ids=position_ids, head_mask=head_mask)
        return outputs
    
    def apply_pruning(self):
        # Remove pruned weights from the model
        for name, module in self.named_modules():
            if isinstance(module, nn.Linear):
                prune.remove(module, name='weight')

# Example usage
model = PrunedBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
print(model)

# Prune the model
model.prune_model(amount=0.2)

# Save the pruned model
torch.save(model.state_dict(), 'pruned_bert.pt')

在上面的代码中，我们首先定义了一个`PrunedBertModel`类，该类扩展了`BertModel`类，并添加了剪枝方法`prune_model`。在这个方法中，我们遍历了所有的线性层，并使用`prune`模块中的`l1_unstructured`方法对其进行剪枝。我们还定义了`apply_pruning`方法来从模型中删除剪枝的权重。

在`forward`方法中，我们检查模型是否已剪枝，如果是，则在前向传递之前应用剪枝。最后，我们使用`torch.save`方法将剪枝后的模型保存到磁盘上。