实现对已经训练好的超分辨率模型剪枝代码

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：

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。