pytorch1.4.0实现对超分辨率模型的剪枝

实现超分辨率模型的剪枝可以分为以下几个步骤：

1. 加载模型

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

这里以ResNet18为例，可以根据实际情况选择不同的预训练模型或自己定义模型。

2. 定义剪枝策略

import torch.nn.utils.prune as prune

pruning_plan = prune.L1Unstructured(
    amount=0.2,
    name='weight'
)

这里采用L1Unstructured剪枝策略，amount参数表示需要保留的权重比例，这里设定为0.2，即保留80%的权重。

3. 针对模型中的某一层进行剪枝

module = model.layer1.conv1
pruning_plan.apply(module, name='weight')

这里以ResNet18的第一层卷积层为例，对其进行权重剪枝。

4. 查看剪枝后模型的大小

print("Sparsity in conv1.weight: {:.2f}%".format(
    100. * float(torch.sum(module.weight == 0))
    / float(module.weight.nelement())
))
print("Size of conv1.weight: {:.2f} KB".format(
    float(module.weight.nelement() * 4) / 1024
))

这里可以输出剪枝后卷积层权重的稀疏度和大小。

5. 对整个模型进行剪枝

for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Conv2d):
        pruning_plan.apply(module, name='weight')

这里对ResNet18中所有卷积层进行权重剪枝。

6. 查看整个模型的大小

print("Size of pruned model: {:.2f} KB".format(
    float(sum([param.nelement() for name, param in model.named_parameters()]))
    * 4 / 1024
))

这里输出整个模型的大小，可以看到经过剪枝后模型的大小有所减小。

7. 保存剪枝后的模型

torch.save(model.state_dict(), 'pruned_model.pth')

这里将剪枝后的模型保存为pruned_model.pth文件。

以上就是PyTorch实现对超分辨率模型的剪枝的基本步骤，可以根据实际情况进行修改和扩展。