pruning_filters源码
时间: 2024-05-08 13:21:29 浏览: 11
`pruning_filters` 是一个用于模型剪枝的工具库,它提供了一些基于过滤器的剪枝方法,可以有效地减少模型参数数量。下面是 `pruning_filters` 的源码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow_model_optimization.python.core.sparsity.keras import prune, pruning_callbacks, pruning_schedule
# 定义一个简单的卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 定义一个过滤器剪枝方案(即对卷积层的卷积核进行剪枝)
pruning_params = {
'pruning_schedule': pruning_schedule.ConstantSparsity(0.5, begin_step=2000, frequency=100),
'pruning_algorithm': tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude,
'block_size': (1, 1),
'block_pooling_type': 'AVG'
}
# 对模型进行剪枝
new_model = prune.prune_low_magnitude(model, **pruning_params)
# 训练剪枝后的模型
new_model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
new_model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[pruning_callbacks.UpdatePruningStep()])
```
在这个示例中,我们首先定义了一个简单的卷积神经网络模型 `model`,然后定义了一个过滤器剪枝方案 `pruning_params`,其中指定了剪枝率、剪枝算法、剪枝块大小和块池化类型等参数。接着,我们使用 `prune.prune_low_magnitude` 函数对模型进行剪枝,得到剪枝后的新模型 `new_model`。最后,我们使用 `new_model.fit` 函数对剪枝后的模型进行训练,并指定了一个更新剪枝步数的回调函数 `pruning_callbacks.UpdatePruningStep`。
需要注意的是,`pruning_filters` 是基于 TensorFlow Model Optimization(TF MOT)库实现的,使用前需要安装该库。