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Python torch.nn.utils.prune.custom_from_mask用法及代码示例


用法:

torch.nn.utils.prune.custom_from_mask(module, name, mask)

参数：

  • module(torch.nn.Module) -包含要修剪的张量的模块

  • name(str) -module 中的参数名称，将对其进行修剪。

  • mask(Tensor) -要应用于参数的二进制掩码。

返回：

输入模块的修改(即修剪)版本

返回类型：

模块(nn.Module)

通过在 mask 中应用预先计算的掩码，修剪与 module 中名为 name 的参数对应的张量。通过以下方式修改模块(并返回修改后的模块)：

  1. 添加一个名为 name+'_mask' 的命名缓冲区，该缓冲区对应于通过修剪方法应用于参数 name 的二进制掩码。

  2. 将参数 name 替换为其修剪版本，而原始(未修剪)参数存储在名为 name+'_orig' 的新参数中。

例子

>>> m = prune.custom_from_mask(
        nn.Linear(5, 3), name='bias', mask=torch.tensor([0, 1, 0])
    )
>>> print(m.bias_mask)
tensor([0., 1., 0.])

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注：本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.nn.utils.prune.custom_from_mask。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。