PyTorch Prunes 开源项目指南

PyTorch Prunes 开源项目指南

pytorch-prunes Code for https://arxiv.org/abs/1810.04622 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-prunes

项目介绍

PyTorch Prunes 是一个基于 PyTorch 的神经网络压缩库，旨在通过结构化剪枝技术优化深度学习模型的大小与效率。该库源于论文 A Closer Look at Structured Pruning for Neural Network Compression，提供了用于训练原始大型模型及从头开始训练剪枝后模型的完整代码实现。它引入了自定义的 MaskBlock 来填充网络，并利用 Pruner 类来操纵这些块以进行模型剪枝。

项目快速启动

环境搭建

首先，你需要创建一个新的 Conda 环境并安装必要的依赖：

conda create -n prunes python=3.6
conda activate prunes
conda install pytorch torchvision -c pytorch

训练基础模型

接下来，你可以开始训练一个 Wide ResNet（WRN）模型作为示例：

python train.py --net='res' --depth=40 --width=20 --data_loc=/your/data/path --save_file=res

或者，如果你想训练一个 DenseNet-BC-100模型，可以使用以下命令：

python train.py --net='dense' --depth=100 --data_loc=/your/data/path --save_file=dense --no_epochs 300 -b 64 --epoch_step '[150,225]' --weight_decay 0.0001 --lr_decay_ratio 0.1

模型剪枝

完成训练后，可以对模型执行剪枝操作。这里以剪枝 Wide ResNet为例：

python prune.py --net='res' --data_loc=/your/data/path --base_model=res --save_file=res_fisher

对于不同的剪枝策略，比如 L1 剪枝，增加 --l1_prune=True 参数。

应用案例和最佳实践

在实际应用中，一旦模型被剪枝，你需重新训练这个“简化版”模型，并进行评估。例如，对于上面剪枝后的模型，可以通过以下命令重新训练：

python train.py --data_loc=/your/data/path --net='res' --base_file=res_fisher_XX_prunes --deploy --mask=1 --save_file=res_fisher_XX_prunes_scratch

这里的 XX 表示特定的剪枝比例或配置编号，之后可使用相同命令带有 --eval 标志来评估性能。

典型生态项目

虽然本项目专注于神经网络的剪枝，其设计理念和技术方法可以与其他致力于模型优化、加速和压缩的PyTorch生态项目相结合，如【因篇幅限制，此处不提供具体链接】。例如，结合模型量化库或者使用预训练的轻量级模型进行迁移学习，都是提升模型效率的有效途径。

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以上就是PyTorch Prunes的基本使用流程和一些实用建议。记得替换 /your/data/path 为你自己的数据路径，开始探索模型剪枝的魅力吧！

pytorch-prunes Code for https://arxiv.org/abs/1810.04622 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-prunes