ShrinkBench使用教程

ShrinkBench使用教程

shrinkbench PyTorch library to facilitate development and standardized evaluation of neural network pruning methods. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shrinkbench

1. 项目目录结构及介绍

ShrinkBench是一个基于PyTorch的开源库，旨在简化神经网络剪枝方法的研发流程并提供标准化评估手段。下面是对该项目主要目录结构的解析：

• analysis: 包含用于分析实验结果的脚本或工具。
• datasets: 存放数据集处理相关代码，可能是数据预处理或特定数据集加载器。
• experiment: 实验设置和运行脚本，通常包括模型训练和剪枝实验的具体实现。
• jupyter: 可能包含Jupyter Notebook文件，用于实验的快速原型开发或数据分析。
• metrics: 定义用于评估剪枝效果的各种指标或度量标准。
• models: 实现了不同类型的神经网络模型，特别针对CIFAR等数据集的ResNet模型可以在此找到。
• plot: 图表生成脚本，用于可视化实验结果。
• pruning: 剪枝策略和算法的实现部分。
• scripts: 启动脚本或者批处理命令，帮助快速执行常用任务。
• strategies: 神经网络剪枝的不同策略和方法。
• util: 通用工具函数或辅助类，提高代码复用性。
• .gitignore, LICENSE, README.md, requirements.txt: 标准的Git忽略文件，许可证，项目说明文档以及Python依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

在scripts目录下，可能会有启动项目的核心脚本。例如，一个典型的启动训练过程的脚本可能命名为train.sh或类似的名字，它负责调用对应的Python脚本来开始训练带有或不带剪枝的模型。此外，对于实验的直接运行，可能还有一个入口脚本或Jupyter Notebook，后者在jupyter目录中，提供了交互式的环境进行快速测试或演示。

请注意，具体的启动文件名和其功能需查看最新版本的仓库或文档说明，因为这些细节可能会随项目更新而变化。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于项目的核心位置或是专门的配置文件夹内，如config（尽管在上述目录列表中未明确列出）。在ShrinkBench中，配置可能以.py文件形式存在，便于通过导入的方式读取参数，或者使用.yaml格式以便于外部编辑和管理。这些配置文件定义了模型的结构、训练超参数、剪枝参数以及其他运行时需要设定的选项。例如，模型的深度、学习率、优化器类型、剪枝比率、评估周期等关键设置都在此定义。

为了具体操作，您应该查找名为config.py或类似的文件，或者在实验相关的子目录中寻找具有配置功能的文件，并参照其中的注释来调整参数以适应您的需求。

请确保在实际使用前阅读README.md文件，因为那里通常包含了如何初始化环境、安装依赖项和基本的使用步骤等重要信息。

shrinkbench PyTorch library to facilitate development and standardized evaluation of neural network pruning methods. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shrinkbench