摘要: # 常用剪枝工具 ### pytorch官方案例 `import torch.nn.utils.prune as prune` ```python import torch from torch import nn import torch.nn.utils.prune as prune impor 阅读全文
posted @ 2023-07-01 16:40 DemonSlayer 阅读(101) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # 2.1修剪标准 ## 2.1.1基于权重大小的修剪标准 参考上一节,对权重做绝对值按大小修剪,或者做L1/L2范数来进行修剪 ## 2.1.2基于梯度幅度来修剪 基于前面可知,我们按照值的大小来修剪,把值小的裁剪掉了,或者说某个权重在训练过程中一直不变,直观上感觉没有那么重要。但其实这样是不对的 阅读全文
posted @ 2023-07-01 16:37 DemonSlayer 阅读(107) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # 1非结构化剪枝 ## 1.1.1细粒度剪枝 细粒度剪枝是一种特定类型的剪枝方法,它指的是单个权重级别的剪枝。在细粒度剪枝中,模型中的每一个权重都会被独立地考虑是否需要被剪枝。这种方法的优点是可以非常精确地控制模型的大小和复杂性,因为可以精确地选择哪些权重需要被剪枝。然而,这也是一种计算复杂度较高 阅读全文
posted @ 2023-07-01 16:32 DemonSlayer 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑