怎么对keras模型剪枝

剪枝是一种有效的模型优化技术，可以去除模型中冗余的权重和参数，从而使模型更加轻量化和高效。对于Keras模型，可以使用以下方法进行剪枝：

1. 引入剪枝器

Keras提供了一个剪枝器类，被称为Pruning，可以在模型的每一层上面剪除一些权重或者节点，这个类可以通过import random 调用，代码如下：

from keras.models import load_model
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.utils import plot_model
from tensorflow.keras.callbacks import Callback
from tensorflow_model_optimization.sparsity import keras as sparsity
import numpy as np
import tempfile
import os

2. 确定剪枝比例

在引入剪枝器剪枝之前，我们需要先确定一个剪枝比例。通俗来说，比例越高支持剪枝的点越低，这是由于我们尽可能的把Keras模型变成Sparse的。比例可以很随意的设置，因为Keras会自动把那些Regularization=0的权重和节点去掉。如下代码：

pruning_params = {
'pruning_schedule': sparsity.PolynomialDecay(initial_sparsity=0.5,
final_sparsity=0.9,
begin_step=0,
end_step=end_step,
power=4)
}

3. 应用剪枝器

现在我们可以在Keras模型上应用剪枝器，从而去掉一些冗余的权重和节点。在测试模型之前，我们需要重新编译模型，并指定新的剪枝配置。如下代码：

model_for_pruning = sparsity.prune_low_magnitude(model, **pruning_params)

4. 确认模型性能

最后，我们需要再次测试新的剪枝模型，确保其准确率和性能表现正确。如果正确性并没有受到影响，说明我们的Keras模型现在变得更加轻量化和易于部署了！

总结

通过使用剪枝器可以去掉模型中的冗余权重或参数，从而使模型更加轻量化和高效。对于Keras模型，可以使用Pruning来实现这一目的。首先需要确定一个剪枝比例，然后在模型上应用剪枝器，最后确认模型性能表现正确。剪枝是一项优化模型的有力技术，但它可能会带来一些风险，因此使用时需要谨慎。