不使用prune函数实现对训练好的超分辨率模型剪枝

剪枝是一种通过减少模型中的冗余参数和连接来减小模型尺寸的技术。常见的剪枝方法包括权重剪枝、通道剪枝、结构剪枝等。

下面是一种不使用 pytorch 的 `prune` 函数实现对训练好的超分辨率模型进行权重剪枝的方法：

首先，我们需要加载训练好的模型，并根据需要剪枝的比例确定阈值。然后，遍历模型的参数，对于每个参数，计算其绝对值的平均值，并将其乘以阈值得到剪枝的阈值。将小于该阈值的参数值设为0，并统计被剪枝的参数数量和总参数数量。最后，保存剪枝后的模型。

下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 加载训练好的模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 确定剪枝比例和阈值
prune_ratio = 0.5
threshold = 0.01

# 遍历模型的参数，计算剪枝阈值并剪枝
total = 0
pruned = 0
for name, param in model.named_parameters():
    if 'weight' in name:
        total += param.nelement()
        weight = param.data.abs().clone()
        mask = weight.gt(threshold).float()
        pruned += mask.numel() - torch.sum(mask)
        param.data *= mask

# 保存剪枝后的模型
torch.save(model.state_dict(), 'pruned_model.pth')

# 打印剪枝结果
print(f"Number of pruned weight: {pruned}")
print(f"Total number of weight: {total}")
print(f"Remaining ratio: {1.0 - pruned/total:.3f}")

在上面的代码中，我们使用了 pytorch 中的 `named_parameters` 方法遍历模型的参数，并使用 `gt` 方法比较参数值和阈值，得到一个二进制的掩码，然后将小于阈值的参数值设为0，从而实现了权重剪枝。剪枝后的模型可以使用 `state_dict` 方法保存。最后，我们打印出剪枝后的参数数量和总参数数量，并计算出剩余的参数比例。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的模型和任务进行调整。另外，权重剪枝只是剪枝技术中的一种，实际应用中可以结合其他剪枝技术进行综合剪枝，以提高模型的压缩效果。