cohen裁剪算法Python代码

时间: 2023-07-05 18:06:41 浏览: 111
以下是使用PyTorch实现Cohen剪枝算法的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np def cohen_prune(model, prune_percent): """ Perform Cohen's weight pruning on the model, removing prune_percent % of the weights with the smallest magnitude. """ parameters_to_prune = [] for module in model.modules(): if isinstance(module, nn.Conv2d) or isinstance(module, nn.Linear): parameters_to_prune.append((module, 'weight')) prune.global_unstructured( parameters_to_prune, pruning_method=prune.L1Unstructured, amount=prune_percent/100 ) # Define your model class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) self.fc1 = nn.Linear(1600, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = nn.functional.relu(self.conv2(x)) x = x.view(-1, 1600) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x model = Net() # Train your model optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(10): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() optimizer.step() # Prune the model cohen_prune(model, 50) # Evaluate the pruned model correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: output = model(data) _, predicted = torch.max(output.data, 1) total += target.size(0) correct += (predicted == target).sum().item() print('Accuracy of the pruned model: %d %%' % ( 100 * correct / total)) ``` 这里我们定义了一个简单的模型,使用MNIST数据集进行训练和测试,然后使用`cohen_prune`函数进行剪枝。在这个例子中,我们将剪去50%的权重。

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