实现对已经训练好的超分辨率模型剪枝代码
时间: 2023-09-10 18:15:41 浏览: 63
好的,针对已经训练好的超分辨率模型进行剪枝的代码如下所示:
```python
import torch.nn.utils.prune as prune
# 导入已训练好的模型
model = torch.load('super_resolution_model.pt')
# 选择要剪枝的层
module = model.conv1
# 定义剪枝方法
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.2)
# 删除被剪枝的参数
prune.remove(module, 'weight')
# 保存剪枝后的模型
torch.save(model, 'pruned_super_resolution_model.pt')
```
在这个例子中,我们选择了模型中的 `conv1` 层进行剪枝,并使用了 L1 剪枝方法,剪枝比例为 20%。之后,我们删除了被剪枝的参数,并保存了剪枝后的模型。你也可以选择不同的剪枝方法和不同的剪枝比例来进行剪枝。
相关问题
不使用prune函数实现对已经训练好的超分辨率模型剪枝代码
以下是一个不使用prune函数实现对已经训练好的超分辨率模型剪枝的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
def prune_weights(model, threshold):
"""
剪枝模型中的小权重参数
"""
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, nn.Conv2d):
weight = module.weight.data
mask = torch.abs(weight) > threshold
weight *= mask.float()
def prune_connections(model, threshold):
"""
剪枝模型中的小连接
"""
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, nn.Conv2d):
weight = module.weight.data
mask = torch.abs(weight.sum(dim=(1,2,3))) > threshold
weight *= mask.view(-1, 1, 1, 1).float()
def prune_structure(model, threshold):
"""
剪枝模型中的冗余结构
"""
# 剪枝一些不必要的卷积层或池化层
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, nn.Conv2d) and module.kernel_size == (3,3):
next_module = list(model.children())[list(model.children()).index(module) + 1]
if isinstance(next_module, nn.Conv2d) and next_module.kernel_size == (3,3):
weight = module.weight.data
next_weight = next_module.weight.data
new_weight = torch.matmul(weight.view(weight.size(0), -1), next_weight.view(next_weight.size(0), -1).t())
new_weight = new_weight.view(weight.size(0), next_weight.size(0), 1, 1)
module.weight.data = new_weight
model = nn.Sequential(*list(model.children())[:list(model.children()).index(next_module)])
break
return model
# 加载训练好的超分辨率模型
model = torch.load('super_resolution_model.pth')
# 剪枝模型中的小权重参数
prune_weights(model, 0.001)
# 剪枝模型中的小连接
prune_connections(model, 0.01)
# 剪枝模型中的冗余结构
model = prune_structure(model, 0.05)
# 保存剪枝后的模型
torch.save(model, 'pruned_super_resolution_model.pth')
```
此代码示例中,我们通过定义三个函数分别实现了剪枝模型中的小权重参数、小连接和冗余结构。在每个函数中,我们使用了阈值来筛选需要剪枝的参数或连接,并将它们的值设置为0。
最后,在主函数中,我们加载了训练好的超分辨率模型,依次调用上述三个函数进行剪枝,并保存剪枝后的模型。
需要注意的是,阈值的选择对剪枝的效果和模型的精度会有影响,需要进行一定的调整和评估。
pytorch用训练好的超分辨率模型剪枝代码
以下是一个简单的示例代码,用于使用PyTorch对超分辨率模型进行剪枝:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune
# 加载预先训练好的模型
model = torch.load('super_resolution_model.pth')
# 将线性层(module)的第二个参数(即weights)进行剪枝
module = model.conv1
prune.l1_unstructured(module, name="weight", amount=0.2)
# 或者你可以通过指定一个剪枝方案来进行剪枝
pruning_plan = prune.L1Unstructured(amount=0.2, name="weight")
pruning_plan.exec(module)
# 保存剪枝后的模型
torch.save(model, 'pruned_super_resolution_model.pth')
```
这个示例代码中,我们使用了PyTorch的`prune`模块来执行剪枝操作。我们指定了需要进行剪枝的模块(即线性层)和剪枝的比例。你可以根据自己的需求调整这些参数。最后,我们将剪枝后的模型保存到文件中。