Yolov5剪枝代码

以下是Yolov5的剪枝代码，代码中使用了DeepGraph库和prune_conv函数：

import torch
from thop import profile
from deepgraph import DeepGraph
from models.experimental import attempt_load
from utils.prune import prune_conv

# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 获取模型计算图
DG = DeepGraph(model)

# 定义剪枝策略
def strategy(w, **kwargs):
    return torch.sum(torch.abs(w) > 0)

# 获取要剪枝的比例
amount = 0.8

# 获取剪枝计划
pruning_plan = DG.get_pruning_plan(model, prune_conv, idxs=strategy(model.weight, amount=amount))

# 执行剪枝
pruning_plan.exec()

# 计算剪枝后的模型参数量和FLOPS
params, flops = profile(model, inputs=(torch.randn(1, 3, 640, 640),))
print(f'Pruned Model Params: {params / 1e6:.3f}M')
print(f'Pruned Model FLOPs: {flops / 1e9:.3f}G')

以上代码参考了引用中的代码实现，通过DeepGraph库获取模型计算图，并使用prune_conv函数进行剪枝。可以定义自己的剪枝策略和剪枝比例，执行剪枝后可以通过thop库计算剪枝后的模型参数量和FLOPS。