SNIP：基于连接敏感性的单次网络修剪教程

SNIP：基于连接敏感性的单次网络修剪教程

snip-publicSNIP: SINGLE-SHOT NETWORK PRUNING BASED ON CONNECTION SENSITIVITY项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sn/snip-public

本教程将引导您了解并使用 SNIP: SINGLE-SHOT NETWORK PRUNING BASED ON CONNECTION SENSITIVITY 这一开源项目，该项目位于 GitHub，由 Lee Namhoon 等人开发，并在 ICLR 2019 上发表。

1. 项目目录结构及介绍

以下是 snip-public 项目的目录结构概述及其主要组件：

.
├── main.py             # 主运行脚本，用于执行实验。
├── requirements.txt    # 项目依赖文件，列出了所有必需的Python包。
├── README.md           # 项目简介和快速指南。
├── LICENSE             # 开源许可协议文件，采用MIT License。
└── snip                # 核心代码模块，可能包含了模型处理、剪枝逻辑等。
    └── ...              # 目录下具体实现细节未列出，但通常包含关键算法实现。

• main.py：是项目的核心启动文件，通过该文件可以配置不同的实验设置，如数据集、模型架构、训练参数等，并运行实验。
• requirements.txt：列出所有必要的Python库，确保环境搭建时能够安装正确版本的依赖。
• README.md：提供了关于项目的简短描述、如何运行代码的基本指示和论文引用格式。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

此文件是用于训练和评估模型的主要入口点。您可以通过调整命令行参数来控制不同实验的设置。例如，以下命令将用于复现VGG-D在CIFAR-10上的实验结果：

python main.py --logdir=/reproduce-vgg --path_data=/data --datasource=cifar-10 \
               --aug_kinds=fliplr,translate_px --arch=vgg-d --target_sparsity=0.95 \
               --batch_size=128 --train_iterations=150000 --optimizer=momentum \
               --lr_decay_type=piecewise --decay_boundaries=30000,60000,90000,120000 \
               --decay_values=0,1,0,0.2,0,0.04,0,0.008,0,0.00016

这些参数涵盖了数据路径、数据预处理方法、模型类型、剪枝目标稀疏度、批次大小、训练迭代次数、优化器选项以及学习率衰减策略等关键配置。

3. 项目的配置文件介绍

项目中的核心配置并非以传统意义上的单独配置文件形式存在，而是通过 main.py 中的命令行参数进行管理。因此，您可以视 main.py 的参数调用作为配置的主要方式。若需定制化配置，修改这些参数或在脚本中加入条件判断来适应不同的实验需求是常见的做法。

注意

确保在运行项目前，已经阅读了 requirements.txt 安装所有的依赖项，并且将相关数据集（如MNIST、CIFAR-10）放置于指定路径下。遵循以上指导，您即可顺利探索和应用 SNIP 在您的神经网络模型精简中。

snip-publicSNIP: SINGLE-SHOT NETWORK PRUNING BASED ON CONNECTION SENSITIVITY项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sn/snip-public