PyTorch实现模型剪枝的方法，

文章由Byrx.net分享于2024-04-11 02:04:13评论（24）

PyTorch实现模型剪枝的方法，

指南概述

在这篇文章中，我将向你介绍如何在PyTorch中实现模型剪枝。剪枝是一种优化模型的技术，可以帮助减少模型的大小和计算量，同时保持模型的准确性。我将为你提供一个详细的步骤指南，并指导你如何在每个步骤中使用适当的PyTorch代码。

整体流程

下面是实现PyTorch剪枝的整体流程，我们将按照这些步骤逐步进行操作：

步骤	操作
1.	加载预训练模型
2.	定义剪枝算法
3.	执行剪枝操作
4.	重新训练和微调模型
5.	评估剪枝后的模型性能

步骤详解

步骤1：加载预训练模型

首先，我们需要加载一个预训练的模型作为我们的基础模型。在这里，我们以ResNet18为例。

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

步骤2：定义剪枝算法

接下来，我们需要定义一个剪枝算法，这里我们以Global Magnitude Pruning（全局幅度剪枝）为例。

from torch.nn.utils.prune import global_unstructured

# 定义剪枝比例
pruning_rate = 0.5

# 对模型的全连接层进行剪枝
def prune_model(model, pruning_rate):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Linear):
            global_unstructured(module, pruning_dim=0, amount=pruning_rate)

步骤3：执行剪枝操作

现在，我们可以执行剪枝操作，并查看剪枝后的模型结构。

prune_model(model, pruning_rate)

# 查看剪枝后的模型结构
print(model)

步骤4：重新训练和微调模型

剪枝后的模型需要重新进行训练和微调，以保证模型的准确性和性能。

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 重新训练和微调模型
# 省略训练代码

步骤5：评估剪枝后的模型性能

最后，我们需要对剪枝后的模型进行评估，以比较剪枝前后的性能差异。

# 评估剪枝后的模型
# 省略评估代码

补：PyTorch中实现的剪枝方式有三种：

局部剪枝
全局剪枝
自定义剪枝

局部剪枝

局部剪枝实验，假定对模型的第一个卷积层中的权重进行剪枝

model_1 = LeNet()
module = model_1.conv1
# 剪枝前
print(list(module.named_parameters()))
print(list(module.named_buffers()))
prune.random_unstructured(module, name="weight", amount=0.3)
# 剪枝后
print(list(module.named_parameters()))
print(list(module.named_buffers()))

运行结果

## 剪枝前
[('weight', Parameter containing:
tensor([[[[ 0.1729, -0.0109, -0.1399],
[ 0.1019, 0.1883, 0.0054],
[-0.0790, -0.1790, -0.0792]]],

       ...

[[[ 0.2465, 0.2114, 0.3208],
[-0.2067, -0.2097, -0.0431],
[ 0.3005, -0.2022, 0.1341]]]], requires_grad=True)), ('bias', Parameter containing:
tensor([-0.1437, 0.0605, 0.1427, -0.3111, -0.2476, 0.1901],
requires_grad=True))]
[]

## 剪枝后
[('bias', Parameter containing:
tensor([-0.1437, 0.0605, 0.1427, -0.3111, -0.2476, 0.1901],
requires_grad=True)), ('weight_orig', Parameter containing:
tensor([[[[ 0.1729, -0.0109, -0.1399],
[ 0.1019, 0.1883, 0.0054],
[-0.0790, -0.1790, -0.0792]]],

       ...

[[[ 0.2465, 0.2114, 0.3208],
[-0.2067, -0.2097, -0.0431],
[ 0.3005, -0.2022, 0.1341]]]], requires_grad=True))]

[('weight_mask', tensor([[[[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]]],

[[[0., 1., 0.],
[0., 1., 1.],
[1., 0., 1.]]],

[[[0., 1., 1.],
[1., 0., 1.],
[1., 0., 1.]]],

[[[1., 1., 1.],
[1., 0., 1.],
[0., 1., 0.]]],

[[[0., 0., 1.],
[0., 1., 1.],
[1., 1., 1.]]],

[[[0., 1., 1.],
[0., 1., 0.],
[1., 1., 1.]]]]))]

模型经历剪枝操作后，原始的权重矩阵weight参数不见了，变成了weight_orig。并且剪枝前打印为空列表的module.named_buffers()，此时拥有了一个weight_mask参数。经过剪枝操作后的模型，原始的参数存放在了weight_orig中，对应的剪枝矩阵存放在weight_mask中, 而将weight_mask视作掩码张量，再和weight_orig相乘的结果就存放在了weight中。

全局剪枝

局部剪枝只能以部分网络模块为单位进行剪枝，更广泛的剪枝策略是采用全局剪枝(global pruning)，比如在整体网络的视角下剪枝掉20%的权重参数，而不是在每一层上都剪枝掉20%的权重参数。采用全局剪枝后，不同的层被剪掉的百分比不同。

model_2 = LeNet().to(device=device)

# 首先打印初始化模型的状态字典
print(model_2.state_dict().keys())

# 构建参数集合, 决定哪些层, 哪些参数集合参与剪枝
parameters_to_prune = (
            (model_2.conv1, 'weight'),
            (model_2.conv2, 'weight'),
            (model_2.fc1, 'weight'),
            (model_2.fc2, 'weight'),
            (model_2.fc3, 'weight'))
# 调用prune中的全局剪枝函数global_unstructured执行剪枝操作, 此处针对整体模型中的20%参数量进行剪枝
prune.global_unstructured(parameters_to_prune, pruning_method=prune.L1Unstructured, amount=0.2)

# 最后打印剪枝后的模型的状态字典
print(model_2.state_dict().keys())

输出结果

odict_keys(['conv1.bias', 'conv1.weight_orig', 'conv1.weight_mask', 'conv2.bias', 'conv2.weight_orig', 'conv2.weight_mask', 'fc1.bias', 'fc1.weight_orig', 'fc1.weight_mask', 'fc2.bias', 'fc2.weight_orig', 'fc2.weight_mask', 'fc3.bias', 'fc3.weight_orig', 'fc3.weight_mask'])

当采用全局剪枝策略的时候(假定20%比例参数参与剪枝)，仅保证模型总体参数量的20%被剪枝掉，具体到每一层的情况则由模型的具体参数分布情况来定。

自定义剪枝

自定义剪枝可以自定义一个子类，用来实现具体的剪枝逻辑，比如对权重矩阵进行间隔性的剪枝

class my_pruning_method(prune.BasePruningMethod):
    PRUNING_TYPE = "unstructured"
    
    def compute_mask(self, t, default_mask):
        mask = default_mask.clone()
        mask.view(-1)[::2] = 0
        return mask
    
def my_unstructured_pruning(module, name):
    my_pruning_method.apply(module, name)
    return module

model_3 = LeNet()
print(model_3)

在剪枝前查看网络结构

LeNet(
  (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
  (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)

采用自定义剪枝的方式对局部模块fc3进行剪枝

my_unstructured_pruning(model.fc3, name="bias")
print(model.fc3.bias_mask)

输出结果

tensor([0., 1., 0., 1., 0., 1., 0., 1., 0., 1.])

最后的剪枝效果与实现的逻辑一致。

总结

通过上面的步骤指南和代码示例，相信你可以学会如何在PyTorch中实现模型剪枝。剪枝是一个有效的模型优化技术，可以帮助你构建更加高效和精确的深度学习模型。

到此这篇关于PyTorch实现模型剪枝的方法的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch 剪枝内容请搜索3672js教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持3672js教程！

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