PaddleSlim图像分类模型敏感度分析与剪枝实战教程

PaddleSlim图像分类模型敏感度分析与剪枝实战教程

【免费下载链接】PaddleSlim PaddleSlim is an open-source library for deep model compression and architecture search. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleSlim

前言

在深度学习模型优化领域，模型剪枝是一种重要的模型压缩技术。PaddleSlim作为飞桨的模型压缩工具库，提供了丰富的模型压缩功能。本教程将重点介绍如何使用PaddleSlim进行图像分类模型的敏感度分析和剪枝操作。

敏感度分析基础概念

敏感度分析是模型剪枝前的重要步骤，它帮助我们了解模型中不同层对模型性能的影响程度。通过分析各层的敏感度，我们可以制定更合理的剪枝策略，在保证模型精度的前提下最大化模型压缩率。

环境准备

首先需要确保已正确安装PaddlePaddle和PaddleSlim：

import paddle
import paddle.fluid as fluid
import paddleslim as slim
paddle.enable_static()

模型构建

我们以MobileNetV1模型在MNIST数据集上的分类任务为例：

exe, train_program, val_program, inputs, outputs = slim.models.image_classification(
    "MobileNet", [1, 28, 28], 10, use_gpu=True)
place = fluid.CUDAPlace(0)

这里使用paddleslim.models中的便捷函数快速构建分类模型，输入尺寸为1×28×28，输出类别数为10。

数据准备

使用MNIST数据集作为示例：

import paddle.dataset.mnist as reader
train_reader = paddle.fluid.io.batch(reader.train(), batch_size=128, drop_last=True)
test_reader = paddle.fluid.io.batch(reader.test(), batch_size=128, drop_last=True)
data_feeder = fluid.DataFeeder(inputs, place)

模型评估函数

定义测试函数用于评估模型性能：

def test(program):
    acc_top1_ns = []
    for data in test_reader():
        acc_top1_n, _, _ , _ = exe.run(
            program,
            feed=data_feeder.feed(data),
            fetch_list=outputs)
        acc_top1_ns.append(np.mean(acc_top1_n))
    return np.mean(np.array(acc_top1_ns))

模型训练

敏感度分析需要基于预训练模型，因此我们先进行模型训练：

for data in train_reader():
    acc1, _, loss, _ = exe.run(train_program, feed=data_feeder.feed(data), fetch_list=outputs)

参数获取

获取模型中需要分析的参数名称：

params = []
for param in train_program.global_block().all_parameters():
    if "_sep_weights" in param.name:
        params.append(param.name)
params = params[:5]  # 只分析前5个参数作为示例

敏感度分析

单进程分析

sens_0 = slim.prune.sensitivity(
    val_program,
    place,
    params,
    test,
    sensitivities_file="sensitivities_0.data",
    pruned_ratios=[0.1, 0.2])

扩展分析范围

可以基于已有分析结果扩展剪枝比例范围：

sens_0 = slim.prune.sensitivity(
    val_program,
    place,
    params,
    test,
    sensitivities_file="sensitivities_0.data",
    pruned_ratios=[0.3])

多进程分析

对于大型模型，可以采用多进程加速分析：

# 进程1
sens_0 = slim.prune.sensitivity(..., pruned_ratios=[0.1, 0.2, 0.3])

# 进程2
sens_1 = slim.prune.sensitivity(..., pruned_ratios=[0.4])

合并多进程结果：

s = slim.prune.merge_sensitive([s_0, s_1])

模型剪枝

确定剪枝比例

根据敏感度分析结果和目标精度损失确定剪枝比例：

loss = 0.01  # 允许的精度损失
ratios = slim.prune.get_ratios_by_loss(s_0, loss)

验证网络剪枝

pruner = slim.prune.Pruner()
pruned_val_program, _, _ = pruner.prune(
    val_program,
    fluid.global_scope(),
    params=ratios.keys(),
    ratios=ratios.values(),
    place=place,
    only_graph=True)

训练网络剪枝

pruned_program, _, _ = pruner.prune(
    train_program,
    fluid.global_scope(),
    params=ratios.keys(),
    ratios=ratios.values(),
    place=place)

剪枝后训练

对剪枝后的模型进行微调训练：

for data in train_reader():
    acc1, _, loss, _ = exe.run(pruned_program, feed=data_feeder.feed(data), fetch_list=outputs)

总结

本教程详细介绍了使用PaddleSlim进行图像分类模型敏感度分析和剪枝的完整流程。通过敏感度分析，我们可以科学地确定各层的剪枝比例，在保证模型性能的同时实现模型压缩。实际应用中，可以根据具体需求调整剪枝比例和分析粒度，以达到最佳的压缩效果。

对于更复杂的模型和任务，建议进行更细致的敏感度分析，并适当增加微调训练的轮数，以获得更好的剪枝效果。

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