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：

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。