模型压缩之剪枝

news2024/11/16 21:33:32

（1）通道选择

这里要先解释一下：

（1）通道剪枝

那我们实际做法不是上面直接对所有层都添加L1正则项，而是仅仅对BN层权重添加L1正则项。通道剪枝具体步骤如下：
 

1.BN层权重添加L1正则项，进行稀疏训练

2.对BN层权重的scale factor进行排序，对scale factor低于阈值的通道进行裁剪，得到剪枝模型

3.对剪枝模型进行finetune
 

注：进行finetune的目的是因为剪枝完整个网络结构发生了变化，之前的训练的模型无法再加载进入，必须要finetune（或者这里用重新训练更合适），否则会发现推理结果都是0.

在深度学习中，Batch Normalization（BN）层通常用于加速训练过程并提高模型的泛化能力。BN层的权重参数包括scale factor（缩放因子）和shift factor（偏移因子）。通过对BN层的scale factor添加L1正则化，我们可以实现通道剪枝。

下面是一个示例代码，展示了如何对BN层的scale factor添加L1正则化，并进行通道剪枝和微调（finetune）。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms

# 定义一个简单的卷积神经网络
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载MNIST数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# L1正则化参数
lambda_l1 = 0.001

# 稀疏训练
for epoch in range(10):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        
        # 计算BN层scale factor的L1正则化项
        l1_regularization = 0
        for module in model.modules():
            if isinstance(module, nn.BatchNorm2d):
                l1_regularization += torch.norm(module.weight, p=1)
        
        loss += lambda_l1 * l1_regularization
        
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}')

print("稀疏训练完成")

# 通道剪枝
def prune_channels(model, sparsity_threshold):
    for module in model.modules():
        if isinstance(module, nn.BatchNorm2d):
            weights = module.weight.data
            mask = torch.abs(weights) > sparsity_threshold
            module.weight.data = weights[mask]
            module.bias.data = module.bias.data[mask]
            module.num_features = int(torch.sum(mask))
            # 更新卷积层的输入通道数
            if hasattr(module, 'conv'):
                conv_module = getattr(module, 'conv')
                conv_module.out_channels = int(torch.sum(mask))
                conv_module.weight.data = conv_module.weight.data[mask]
                if conv_module.bias is not None:
                    conv_module.bias.data = conv_module.bias.data[mask]

# 设置稀疏性阈值
sparsity_threshold = 0.01

# 剪枝
prune_channels(model, sparsity_threshold)

print("通道剪枝完成")

# 微调
for epoch in range(10):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    print(f'Finetune Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}')

print("微调完成")

（2）卷积核剪枝

1.conv层权重添加L1正则项，进行稀疏训练

2.对conv层权重进行排序，对权重低于阈值的卷积核进行裁剪，得到剪枝模型

3.对剪枝模型进行finetune

下面我写了一个简单的示例代码，展示了如何在训练过程中计算权重的稀疏性，并根据稀疏性剪掉通道。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms

# 定义一个简单的卷积神经网络
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载MNIST数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# L1正则化参数
lambda_l1 = 0.001

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        
        # 计算L1正则化项
        l1_regularization = 0
        for param in model.parameters():
            l1_regularization += torch.norm(param, p=1)
        
        loss += lambda_l1 * l1_regularization
        
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}')

print("训练完成")

# 根据稀疏性剪掉通道
def prune_channels(model, sparsity_threshold):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, nn.Conv2d):
            weights = module.weight.data
            abs_weights = torch.abs(weights)
            channel_sums = torch.sum(abs_weights, dim=(1, 2, 3))
            mask = channel_sums > sparsity_threshold
            module.weight.data = weights[mask]
            module.out_channels = int(torch.sum(mask))
            if module.bias is not None:
                module.bias.data = module.bias.data[mask]

# 设置稀疏性阈值
sparsity_threshold = 0.01

# 剪枝
prune_channels(model, sparsity_threshold)

print("剪枝完成")

在上面例子中，我们在训练完成后，通过 prune_channels 函数根据稀疏性剪掉通道。

具体步骤如下：

  1. 计算权重的稀疏性：对于每个卷积层的权重，我们计算每个通道的权重绝对值之和。

  2. 剪枝：根据设定的稀疏性阈值，我们创建一个掩码（mask），只保留那些权重绝对值之和大于阈值的通道，并更新卷积层的权重和偏置。

通过这种方式，我们可以根据权重的稀疏性剪掉不重要的通道，从而减少模型的复杂度和计算量。

通道剪枝和卷积核剪枝小结：

卷积核剪枝（Kernel Pruning）和通道剪枝（Channel Pruning）是两种不同的模型剪枝技术，它们在剪枝的对象和目标上有所区别。

卷积核剪枝（Kernel Pruning）

卷积核剪枝 是指从卷积层中移除整个卷积核（kernel）。一个卷积核通常由一组权重组成，这些权重在卷积操作中与输入特征图的局部区域进行卷积运算。卷积核剪枝的目标是移除那些对模型性能贡献较小的卷积核，从而减少模型的计算量和参数数量。

  • 剪枝对象：卷积核（kernel）。

  • 剪枝目标：移除整个卷积核。

  • 影响：减少卷积层的输出通道数。

通道剪枝（Channel Pruning）

通道剪枝 是指从卷积层或全连接层中移除整个通道（channel）。一个通道通常由一组权重组成，这些权重在卷积操作中与输入特征图的所有位置进行卷积运算。通道剪枝的目标是移除那些对模型性能贡献较小的通道，从而减少模型的计算量和参数数量。

  • 剪枝对象：通道（channel）。

  • 剪枝目标：移除整个通道。

  • 影响：减少卷积层的输入或输出通道数。

主要区别

  1. 剪枝对象：

    • 卷积核剪枝针对的是卷积核，即卷积层中的单个权重组。

    • 通道剪枝针对的是通道，即卷积层或全连接层中的整个权重集合。

  2. 剪枝目标：

    • 卷积核剪枝的目标是移除整个卷积核。

    • 通道剪枝的目标是移除整个通道。

  3. 影响：

    • 卷积核剪枝主要影响卷积层的输出通道数。

    • 通道剪枝既可以影响卷积层的输入通道数，也可以影响输出通道数。

卷积核剪枝代码：
 

def prune_kernels(model, sparsity_threshold):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, nn.Conv2d):
            weights = module.weight.data
            abs_weights = torch.abs(weights)
            kernel_sums = torch.sum(abs_weights, dim=(1, 2, 3))
            mask = kernel_sums > sparsity_threshold
            module.weight.data = weights[mask]
            module.out_channels = int(torch.sum(mask))
            if module.bias is not None:
                module.bias.data = module.bias.data[mask]

通道剪枝代码：

def prune_channels(model, sparsity_threshold):
    #遍历模型中的所有模块
    for module in model.modules():
        #检查模块是否为BN层
        if isinstance(module, nn.BatchNorm2d):
            #获取BN层的权重
            weights = module.weight.data
            #根据稀疏性阈值创建掩码
            mask = torch.abs(weights) > sparsity_threshold
            #应用掩码到BN层的权重和偏置
            module.weight.data = weights[mask]
            module.bias.data = module.bias.data[mask]
            module.num_features = int(torch.sum(mask))
            #检查BN层是否有与之关联的卷积层
            if hasattr(module, 'conv'):
                conv_module = getattr(module, 'conv')
                #应用掩码到卷积层的权重和偏置
                conv_module.out_channels = int(torch.sum(mask))
                conv_module.weight.data = conv_module.weight.data[mask]
                if conv_module.bias is not None:
                    conv_module.bias.data = conv_module.bias.data[mask]

在通道剪枝中，我们不仅需要剪枝Batch Normalization（BN）层的权重，还需要相应地剪枝与之关联的卷积层的权重。具体来说，BN层的权重（scale factor）决定了哪些通道是重要的，因此我们需要根据BN层的权重来剪枝卷积层的通道。

通过这种方式，我们确保了BN层的剪枝与卷积层的剪枝是一致的，即剪枝后的BN层和卷积层具有相同的通道数。这样可以保证模型在剪枝后的结构是有效的，并且能够正常工作。

总结来说，通道剪枝不仅涉及BN层的权重剪枝，还涉及与之关联的卷积层的权重剪枝，以确保剪枝后的模型结构的一致性和有效性。

（3）特征图重构
 

特征图重构是一种在通道剪枝中常用的方法，旨在最小化剪枝后特征图与原始特征图之间的差异。通过这种方式，我们可以更直接地控制剪枝的力度，并确保剪枝后的模型在性能上与原始模型尽可能接近。

下面是一个示例代码，展示了如何使用最小二乘法（linear least squares）来实现特征图重构，从而控制通道剪枝的力度。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# 定义一个简单的卷积神经网络
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载MNIST数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}')

print("训练完成")

# 特征图重构
def feature_map_reconstruction(model, train_loader, alpha=0.01):
    model.eval()
    original_features = []
    pruned_features = []
    
    # 收集原始特征图
    with torch.no_grad():
        for data, _ in train_loader:
            output = model(data)
            original_features.append(output)
    
    # 剪枝
    def prune_channels(model, sparsity_threshold):
        for module in model.modules():
            if isinstance(module, nn.BatchNorm2d):
                weights = module.weight.data
                mask = torch.abs(weights) > sparsity_threshold
                module.weight.data = weights[mask]
                module.bias.data = module.bias.data[mask]
                module.num_features = int(torch.sum(mask))
                # 更新卷积层的输入通道数
                if hasattr(module, 'conv'):
                    conv_module = getattr(module, 'conv')
                    conv_module.out_channels = int(torch.sum(mask))
                    conv_module.weight.data = conv_module.weight.data[mask]
                    if conv_module.bias is not None:
                        conv_module.bias.data = conv_module.bias.data[mask]

    # 设置稀疏性阈值
    sparsity_threshold = 0.01
    prune_channels(model, sparsity_threshold)

    # 收集剪枝后的特征图
    with torch.no_grad():
        for data, _ in train_loader:
            output = model(data)
            pruned_features.append(output)
    
    # 计算特征图差异
    original_features = torch.cat(original_features, dim=0)
    pruned_features = torch.cat(pruned_features, dim=0)
    diff = original_features - pruned_features
    loss = alpha * torch.norm(diff, p=2)
    
    # 反向传播和优化
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    print(f'Feature Map Reconstruction Loss: {loss.item()}')

# 特征图重构
feature_map_reconstruction(model, train_loader)

print("特征图重构完成")

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文章目录 1、安装OpenCV库2、读取、显示、查看图片3、对图片进行切割4、改变图像的大小5、图片打码6、图片组合7、图像运算8、图像加权运算 1、安装OpenCV库 使用pip是最简单、最快捷的安装方式 pip install opencv-python3.4.2还需要安装一个包含了其他一些图像处理算法函数的…
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vector中的push_back()和emplace_back()的区别、以及使用场景

vector中的push_back()和emplace_back()的区别、以及使用场景

目录 前言 1. 基本区别 2. 性能差异 3. 构造参数传递 4. 使用场景总结 前言 push_back() 更适合在已经有对象实例的情况下使用。emplace_back() 则更适合需要在容器内部直接构造对象的场景，特别是在性能敏感的情况下。 1. 基本区别 push_back(): 作用&#xff…
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酒店智能触摸开关在酒店管理中的作用

酒店智能触摸开关在酒店管理中的作用

在众多智能化设备中，酒店智能触摸开关以其便捷性、高效性和节能环保的特性，正逐步成为提升住客体验、优化酒店运营管理的关键元素。本文将深入探讨酒店智能触摸开关在酒店管理中的多重作用。 一、提升住客体验，增强服务品质 便捷操作&#xf…
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护眼灯真的可以保护眼睛吗？曝光劣质护眼台灯常见的三个特征

护眼灯真的可以保护眼睛吗？曝光劣质护眼台灯常见的三个特征

护眼灯真的可以保护眼睛吗？随着时代的发展，我们注意到越来越多的孩子开始佩戴眼镜。这一趋势引起了许多细心家长的关注，他们认识到这不仅是个别情况，而是现代生活方式和环境对孩子视力健康的挑战。自然而然地，“儿童是…
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【淘宝采集项目经验分享】商品评论采集 |商品详情采集 |关键词搜索商品信息采集

【淘宝采集项目经验分享】商品评论采集 |商品详情采集 |关键词搜索商品信息采集

商品评论采集 1、输入商品ID 2、筛选要抓取评论类型 3、填写要抓取的页数 4、立刻提交-启动测试 5、等爬虫结束后就可以到“爬取结果”里面下载数据 商品详情采集 1、输入商品ID 2、立刻提交-启动爬虫 3、等爬虫结束后就可以到“爬取结果”里面下载数据 taobao.item_…
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报名开启！IDEA研究院编程语言MoonBit全球编程创新挑战赛启动

报名开启！IDEA研究院编程语言MoonBit全球编程创新挑战赛启动

"懂语言者得天下"。探索编程之革新，参与AI时代编程语言之构建。2024年MoonBit全球编程创新挑战赛，为你开启！ 我们向每一位怀揣才华与创意的编程爱好者发出邀请，一起在这场创新与挑战的盛会中，将理想照进现实…
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