deeplabv3 剪枝

### DeepLabV3 模型剪枝方法及教程

#### 准备工作
为了对 DeepLabV3 进行有效的剪枝操作，需先将 Torch-Pruning 工具库中的 `torch_pruning` 文件夹复制到 DeepLabV3 的代码根目录下[^1]。

#### 剪枝过程详解
利用 DepGraph (依赖图)，可以实现一键式的复杂模型剪枝。具体来说，在执行剪枝之前，要确保已经成功加载并训练好了原始的 DeepLabV3 大模型。之后，通过设定特定策略来决定哪些部分应该被削减，从而构建更轻量级的小模型版本。

#### 实施步骤
在实际应用中，通常会经历以下几个阶段：

- **定义剪枝规则**：依据网络结构特点制定合理的裁剪方案；

- **创建依赖关系图(DepGraph)**：分析各层之间的连接情况，以便于后续处理；

- **执行剪枝动作**：按照预定计划去除冗余单元或通道；

- **微调优化新模型**：经过适当轮次的学习率衰减等方式使精简过后的架构达到最佳表现状态。

import torch_pruning as tp
from torchvision.models.segmentation import deeplabv3_resnet50, DeeplabV3_ResNet50_Weights

model = deeplabv3_resnet50(weights=DeeplabV3_ResNet50_Weights.DEFAULT)

DG = tp.DependencyGraph()
DG.build_dependency(model, example_inputs=torch.randn(1, 3, 224, 224))

prunable_module_types = [tp.prune_conv_out_channels,
                         tp.prune_batchnorm]

for m in model.modules():
    if isinstance(m, tuple(prunable_module_types)):
        DG.get_all_dependencies(m=m, pruning_fn=tp.prune_conv_out_channels)
        
# 执行具体的剪枝操作...

上述代码展示了如何初始化一个预训练好的 DeepLabV3 模型实例，并为其建立相应的依赖图表用于指导接下来的具体剪枝行为。注意这里仅提供了一个简化版框架示意，真实场景下的实施可能涉及更多细节配置与调整。