剪枝已经训练好的GAN超分辨率模型 代码

下面是一个简单的剪枝已经训练好的GAN超分辨率模型的示例代码，仅供参考：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np

# 加载已经训练好的模型
model = models.load_model('gan_super_resolution_model.h5')

# 定义剪枝策略
def prune(model, pruned_fraction):
    # 按权重大小剪枝
    weights = []
    for layer in model.layers:
        if isinstance(layer, layers.Conv2D):
            weights.append(layer.weights[0].numpy().flatten())
    all_weights = np.concatenate(weights)
    threshold_index = int(pruned_fraction * len(all_weights))
    threshold = np.partition(np.abs(all_weights), threshold_index)[threshold_index]
    for layer in model.layers:
        if isinstance(layer, layers.Conv2D):
            weights = layer.weights[0].numpy()
            mask = np.abs(weights) > threshold
            layer.set_weights([weights * mask, layer.weights[1].numpy()])

# 剪枝模型
pruned_fraction = 0.5
prune(model, pruned_fraction)

# 测试模型
x_test = np.random.randn(10, 64, 64, 3)
y_test = np.random.randn(10, 128, 128, 3)
loss = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', loss)

# 保存剪枝后的模型
model.save('pruned_gan_super_resolution_model.h5')

这个示例代码中，我们首先加载已经训练好的GAN超分辨率模型，然后按权重大小剪枝50%。最后使用随机数据测试剪枝后的模型的性能，并将剪枝后的模型保存到文件中。在实际使用中，需要根据具体的任务和数据集调整剪枝策略，以达到最佳的性能和效果。