Python PyTorch custom_from_mask用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.nn.utils.prune.custom_from_mask 的用法。

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.])