本文簡要介紹python語言中 torch.nn.utils.prune.l1_unstructured
的用法。
用法:
torch.nn.utils.prune.l1_unstructured(module, name, amount, importance_scores=None)
module(torch.nn.Module) -包含要修剪的張量的模塊
name(str) -
module
中的參數名稱,將對其進行修剪。amount(int或者float) -要修剪的參數數量。如果
float
,應介於 0.0 和 1.0 之間,表示要修剪的參數比例。如果int
,它表示要修剪的參數的絕對數量。importance_scores(torch.Tensor) -用於計算剪枝掩碼的重要性分數(與模塊參數形狀相同)的張量。此張量中的值表示正在修剪的參數中相應元素的重要性。如果未指定或無,將使用模塊參數代替它。
輸入模塊的修改(即修剪)版本
模塊(nn.Module)
通過刪除具有最低 L1 範數的(當前未修剪的)單元的指定
amount
,修剪與module
中名為name
的參數對應的張量。通過以下方式修改模塊(並返回修改後的模塊):添加一個名為
name+'_mask'
的命名緩衝區,該緩衝區對應於通過修剪方法應用於參數name
的二進製掩碼。將參數
name
替換為其修剪版本,而原始(未修剪)參數存儲在名為name+'_orig'
的新參數中。
例子
>>> m = prune.l1_unstructured(nn.Linear(2, 3), 'weight', amount=0.2) >>> m.state_dict().keys() odict_keys(['bias', 'weight_orig', 'weight_mask'])
參數:
返回:
返回類型:
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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.nn.utils.prune.l1_unstructured。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。