对自定义的transormer模型进行剪枝代码

剪枝是一种在不影响模型准确度的情况下减少模型大小和计算量的方法。在transformer模型中，可以通过剪枝一些不重要的注意力头或者神经元来达到这个目的。以下是一个简单的transformer模型剪枝代码实现：

import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        ...
    
    def forward(self, ...):
        ...

model = TransformerModel(...)

# 剪枝前查看模型大小
print('Before pruning: %.2f MB' % (sum(p.numel() for p in model.parameters()) / (1024 * 1024)))

# 对某一层的所有注意力头进行剪枝
prune.random_unstructured(model.encoder.layers[0].self_attn, name='weight', amount=0.2)

# 剪枝后查看模型大小
print('After pruning: %.2f MB' % (sum(p.numel() for p in model.parameters()) / (1024 * 1024)))

上面的代码中，我们使用了PyTorch的剪枝工具`prune`，通过`random_unstructured`方法对某一层的注意力头进行剪枝。其中`amount`参数表示要剪枝的比例，这里设为0.2表示剪枝掉20%的注意力头。

需要注意的是，剪枝后需要进行模型微调以恢复准确度。此外，剪枝还可以结合其他优化技术如量化等一起使用，以达到更好的效果。