Pytorch模型修剪教程

PyTorch中稀疏神经网络修剪实战与自定义扩展
最新推荐文章于 2025-10-15 21:52:27 发布
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#深度学习 #pytorch #神经网络

        在本教程中，您将学习如何用于torch.nn.utils.prune稀疏神经网络，以及如何扩展它以实现自己的自定义修剪技术。

待续。。。。。。

基于pytorch实现模型剪枝
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
02-24 1495
所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。
pytorch模型剪枝
07-17
在cifar数据集上做图像分类的训练，并以此演示怎样进行模型剪枝，pytorch版本必须大于1.4.0
模型剪枝详解（一）：认识剪枝
最新发布
m0_59156726的博客
10-15 1187
剪枝是把对最终任务贡献很小的参数/通道/层删除，使模型更小、更快、更省电，同时尽量不掉精度。参数/显存：降低模型大小、加载时间、显存占用。吞吐/延迟：在结构化剪枝或特定稀疏格式支持下显著加速。正则化：一定程度上还能缓解过拟合。
PyTorch--模型剪枝案例
ssunshining的博客
06-04 4692
根据掩码图对应权重矩阵将对应位置上的值替换为0
pytorch中的模型剪枝
qunsorber的博客
01-08 3629
自定义剪枝可以自定义一个子类，用来实现具体的剪枝逻辑，比如对权重矩阵进行间隔性的剪枝在剪枝前查看网络结构采用自定义剪枝的方式对局部模块fc3进行剪枝输出结果最后的剪枝效果与实现的逻辑一致。
Pytorch--自己动手实现模型剪枝
qq_40268672的博客
07-15 6675
pytorch剪枝 尽管Pytorch自带了剪枝的工具，但是其在灵活性上终究敌不过自己手写的剪枝代码，以下就是博主模型剪枝的一次简单尝试。 代码: import torch.nn as nn import torch import torch.nn.functional as F from torch import optim from torchvision import datasets,transforms from torch.utils.data import DataLoader device
PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
十二月未央未眠
04-22 5165
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结 目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备上计算以保证隐私，通过减少参数数量来压缩模型的最佳技术非常重要。 稀疏神经网络在预测精度方面可以达到
pytorch 模型部署
西木风落
09-05 1220
量化后的模型在特定CPU或者GPU上相比FP32、FP16有更高的速度和吞吐，也是部署提速方法之一。就是随机将tensor中的部分元素置为0，比如常见的dropout，附带正则化作用的同时也减少了模型的容量，从而加快了模型的推理速度。这块没研究透，后续再探；的基础上，对模型通道或者模型结构进行有目的地修剪，剪掉对模型推理贡献不是很重要的地方，保障精度下降很少或者几乎不变。先用大网络训练，然后再用大网络调教小网络，使小网络接近大网络的精度。上述AI模型部署步骤也提到，对模型进行优化，有哪些优化点呢？
PyTorch模型压缩实战：从修剪到量化教程
资源摘要信息:"model_compression:PyTorch模型压缩" PyTorch模型压缩是一个用于减少深度学习模型大小和提升模型推理速度的技术，特别是在边缘计算设备上。随着深度学习模型变得越来越复杂，它们通常需要大量的存储...
基于pytorch模型剪枝的实现（极大的减少模型计算参数加快模型运行速度）
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10-03 2万+
深度模型剪枝实现以及一些网络优化技巧模型剪枝：Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV 2017).基于论文的代码复现以及拓展：在网络上中加入其它优化方法最强深度学习优化器Rangerwarm up与consine learning rate为什么使用warmup?label smoothapex混合精度训练梯度累加其他网络部署的方式： 模型剪枝：Learning Efficient Convolutio
PyTorch 模型剪枝实例教程二、结构化剪枝
十二月未央未眠
04-22 6616
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块结构化剪枝（核心）4.总结 目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备上计算以保证隐私，通过减少参数数量来压缩模型的最佳技术非常重要。 稀疏神经网络在预测精度方面可
pytorch-pruning 网络剪枝数据集的训练集1
04-21
https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_32759777/12346888这个代码的训练集1
基于pytorch的yolo稀疏训练与模型剪枝
03-05
基于pytorch的yolo稀疏训练与模型剪枝
基于pytorch的模型剪枝+模型量化+BN合并+TRT部署（cifar数据）
03-06
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PyTorch中的模型剪枝
网络资源是无限的
07-13 511
PyTorch中的模型剪枝
pytorch剪枝
qq_40268672的博客
09-16 4465
剪枝 神经网络的剪枝是压缩神经网络的一个重要方法，某些神经网络（如AlexNet、VGG16等）整个模型所占空间多达上百M，这对桌面CPU和GPU来说也许不算什么，但是，许多深度学习的应用都是需要部署到移动端的，而移动端不同于PC端，它对功耗、面积等条件都十分敏感，举个例子，在iphone手机中，上百MB的软件无法通过4G信号进行下载，必须链接wifi，而且实验表明，存储器读写的功耗一般都大于计算部件所产生的功耗，特别是对DDR的读写功耗，更是比计算部件的功耗高出许多，因此，对神经网络进行压缩是加速神经网络
【pytorch】模型剪枝 model pruning
学渣的博客
04-09 1155
torch.nn.utils.prune 是pytorch用于修剪模型的工具包，其通过 修改将模型某一层的参数进行限定，然后再使用 prune.remove 函数进行修剪，一般来说，修剪参数值较小的参数，模型的性能也不会发生太大变化。但是要注意，本文介绍的都是非结构剪枝，就是哪些被裁剪为0的参数，在经过模型重新训练以后，会重新进行迭代更新，对于结构剪枝，使用本文的方法不适用，建议采用 github 上面的一些库来进行实现。
pytorch深度学习入门（13）之-模型剪枝
ajunbin859的专栏
11-16 1305
prune.l1_unstructured(module, name="weight", amount=nWeightAmcount) #L1范数剪枝，既绝对值最小的权重移除prune.ln_structured(module, name="weight", amount=nFeatureAmcount, n=2, dim=0) #结构化剪枝，移除卷积核。
基于torch实现模型剪枝
qq_41920323的博客
05-13 823
基于torch的模型剪枝方法总结
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