实践教程｜基于 pytorch 实现模型剪枝

news2024/10/5 7:31:55

PyTorch剪枝方法详解，附详细代码。

  • 一，剪枝分类

  • 1.1，非结构化剪枝

  • 1.2，结构化剪枝

  • 1.3，本地与全局修剪

  • 二，PyTorch 的剪枝

  • 2.1，pytorch 剪枝工作原理

  • 2.2，局部剪枝

  • 2.3，全局非结构化剪枝

  • 三，总结

  • 参考资料

一，剪枝分类

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。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。

1.1，非结构化剪枝

非结构化剪枝（Unstructured Puning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素或者自定义层中的浮点数（scaling floats）。其重点在于，剪枝权重对象是随机的，没有特定结构，因此被称为非结构化剪枝。

1.2，结构化剪枝

与非结构化剪枝相反，结构化剪枝会剪枝整个参数结构。比如，丢弃整行或整列的权重，或者在卷积层中丢弃整个过滤器（Filter）。

1.3，本地与全局修剪

剪枝可以在每层（局部）或多层/所有层（全局）上进行。

二，PyTorch 的剪枝

目前 PyTorch 框架支持的权重剪枝方法有:

  • Random: 简单地修剪随机参数。

  • Magnitude: 修剪权重最小的参数（例如它们的 L2 范数）

以上两种方法实现简单、计算容易，且可以在没有任何数据的情况下应用。

2.1，pytorch 剪枝工作原理

剪枝功能在 torch.nn.utils.prune 类中实现，代码在文件 torch/nn/utils/prune.py 中，主要剪枝类如下图所示。

图片

pytorch_pruning_api_file.png

剪枝原理是基于张量（Tensor）的掩码（Mask）实现。掩码是一个与张量形状相同的布尔类型的张量，掩码的值为 True 表示相应位置的权重需要保留，掩码的值为 False 表示相应位置的权重可以被删除。

Pytorch 将原始参数 <param> 复制到名为 <param>_original 的参数中，并创建一个缓冲区来存储剪枝掩码 <param>_mask。同时，其也会创建一个模块级的 forward_pre_hook 回调函数（在模型前向传播之前会被调用的回调函数），将剪枝掩码应用于原始权重。

pytorch 剪枝的 api 和教程比较混乱，我个人将做了如下表格，希望能将 api 和剪枝方法及分类总结好。

图片

pytorch_pruning_api

pytorch 中进行模型剪枝的工作流程如下：

  1. 选择剪枝方法（或者子类化 BasePruningMethod 实现自己的剪枝方法）。

  2. 指定剪枝模块和参数名称。

  3. 设置剪枝方法的参数，比如剪枝比例等。

2.2，局部剪枝

Pytorch 框架中的局部剪枝有非结构化和结构化剪枝两种类型，值得注意的是结构化剪枝只支持局部不支持全局。

2.2.1，局部非结构化剪枝

1，局部非结构化剪枝（Locall Unstructured Pruning）对应函数原型如下：

def random_unstructured(module, name, amount)

1，函数功能：用于对权重参数张量进行非结构化剪枝。该方法会在张量中随机选择一些权重或连接进行剪枝，剪枝率由用户指定。2，函数参数定义：

  • module (nn.Module): 需要剪枝的网络层/模块，例如 nn.Conv2d() 和 nn.Linear()。

  • name (str): 要剪枝的参数名称，比如 “weight” 或 “bias”。

  • amount (int or float): 指定要剪枝的数量，如果是 0~1 之间的小数，则表示剪枝比例；如果是证书，则直接剪去参数的绝对数量。比如amount=0.2 ，表示将随机选择 20% 的元素进行剪枝。

3，下面是 random_unstructured 函数的使用示例。

import torch  
import torch.nn.utils.prune as prune  
conv = torch.nn.Conv2d(1, 1, 4)  
prune.random_unstructured(conv, name="weight", amount=0.5)  
conv.weight  
"""  
tensor([[[[-0.1703,  0.0000, -0.0000,  0.0690],  
          [ 0.1411,  0.0000, -0.0000, -0.1031],  
          [-0.0527,  0.0000,  0.0640,  0.1666],  
          [ 0.0000, -0.0000, -0.0000,  0.2281]]]], grad_fn=<MulBackward0>)  
"""

可以看出输出的 conv 层中权重值有一半比例为 0。

2.2.2，局部结构化剪枝

局部结构化剪枝（Locall Structured Pruning）有两种函数，对应函数原型如下：

def random_structured(module, name, amount, dim)  
def ln_structured(module, name, amount, n, dim, importance_scores=None)

1，函数功能

与非结构化移除的是连接权重不同，结构化剪枝移除的是整个通道权重。

2，参数定义

与局部非结构化函数非常相似，唯一的区别是您必须定义 dim 参数(ln_structured 函数多了 n 参数)。

n 表示剪枝的范数，dim 表示剪枝的维度。

对于 torch.nn.Linear：

  • dim = 0：移除一个神经元。

  • dim = 1：移除与一个输入的所有连接。

对于 torch.nn.Conv2d：

  • dim = 0(Channels) : 通道 channels 剪枝/过滤器 filters 剪枝

  • dim = 1（Neurons）: 二维卷积核 kernel 剪枝，即与输入通道相连接的 kernel

2.2.3，局部结构化剪枝示例代码

在写示例代码之前，我们先需要理解 Conv2d 函数参数、卷积核 shape、轴以及张量的关系。首先，Conv2d 函数原型如下;

class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

而 pytorch 中常规卷积的卷积核权重 shape 都为（C_out, C_in, kernel_height, kernel_width），所以在代码中卷积层权重 shape 为 [3, 2, 3, 3]，dim = 0 对应的是 shape [3, 2, 3, 3] 中的 3。这里我们 dim 设定了哪个轴，那自然剪枝之后权重张量对应的轴机会发生变换。

图片

dim

理解了前面的关键概念，下面就可以实际使用了，dim=0 的示例如下所示。

conv = torch.nn.Conv2d(2, 3, 3)  
norm1 = torch.norm(conv.weight, p=1, dim=[1,2,3])  
print(norm1)  
"""  
tensor([1.9384, 2.3780, 1.8638], grad_fn=<NormBackward1>)  
"""  
prune.ln_structured(conv, name="weight", amount=1, n=2, dim=0)  
print(conv.weight)  
"""  
tensor([[[[-0.0005,  0.1039,  0.0306],  
          [ 0.1233,  0.1517,  0.0628],  
          [ 0.1075, -0.0606,  0.1140]],  
  
         [[ 0.2263, -0.0199,  0.1275],  
          [-0.0455, -0.0639, -0.2153],  
          [ 0.1587, -0.1928,  0.1338]]],  
  
  
        [[[-0.2023,  0.0012,  0.1617],  
          [-0.1089,  0.2102, -0.2222],  
          [ 0.0645, -0.2333, -0.1211]],  
  
         [[ 0.2138, -0.0325,  0.0246],  
          [-0.0507,  0.1812, -0.2268],  
          [-0.1902,  0.0798,  0.0531]]],  
  
  
        [[[ 0.0000, -0.0000, -0.0000],  
          [ 0.0000, -0.0000, -0.0000],  
          [ 0.0000, -0.0000,  0.0000]],  
  
         [[ 0.0000,  0.0000,  0.0000],  
          [-0.0000,  0.0000,  0.0000],  
          [-0.0000, -0.0000, -0.0000]]]], grad_fn=<MulBackward0>)  
"""

从运行结果可以明显看出，卷积层参数的最后一个通道参数张量被移除了（为 0 张量），其解释参见下图。

图片

dim_understand

dim = 1 的情况：

conv = torch.nn.Conv2d(2, 3, 3)  
norm1 = torch.norm(conv.weight, p=1, dim=[0, 2,3])  
print(norm1)  
"""  
tensor([3.1487, 3.9088], grad_fn=<NormBackward1>)  
"""  
prune.ln_structured(conv, name="weight", amount=1, n=2, dim=1)  
print(conv.weight)  
"""  
tensor([[[[ 0.0000, -0.0000, -0.0000],  
          [-0.0000,  0.0000,  0.0000],  
          [-0.0000,  0.0000, -0.0000]],  
  
         [[-0.2140,  0.1038,  0.1660],  
          [ 0.1265, -0.1650, -0.2183],  
          [-0.0680,  0.2280,  0.2128]]],  
  
  
        [[[-0.0000,  0.0000,  0.0000],  
          [ 0.0000,  0.0000, -0.0000],  
          [-0.0000, -0.0000, -0.0000]],  
  
         [[-0.2087,  0.1275,  0.0228],  
          [-0.1888, -0.1345,  0.1826],  
          [-0.2312, -0.1456, -0.1085]]],  
  
  
        [[[-0.0000,  0.0000,  0.0000],  
          [ 0.0000, -0.0000,  0.0000],  
          [ 0.0000, -0.0000,  0.0000]],  
  
         [[-0.0891,  0.0946, -0.1724],  
          [-0.2068,  0.0823,  0.0272],  
          [-0.2256, -0.1260, -0.0323]]]], grad_fn=<MulBackward0>)  
"""

很明显，对于 dim=1的维度，其第一个张量的 L2 范数更小，所以shape 为 [2, 3, 3] 的张量中，第一个 [3, 3] 张量参数会被移除（即张量为 0 矩阵） 。

2.3，全局非结构化剪枝

前文的 local 剪枝的对象是特定网络层，而 global 剪枝是将模型看作一个整体去移除指定比例（数量）的参数，同时 global 剪枝结果会导致模型中每层的稀疏比例是不一样的。

全局非结构化剪枝函数原型如下：

# v1.4.0 版本  
def global_unstructured(parameters, pruning_method, **kwargs)  
# v2.0.0-rc2版本  
def global_unstructured(parameters, pruning_method, importance_scores=None, **kwargs):

1，函数功能：

随机选择全局所有参数（包括权重和偏置）的一部分进行剪枝，而不管它们属于哪个层。

2，参数定义：

  • parameters（(Iterable of (module, name) tuples)）: 修剪模型的参数列表，列表中的元素是 (module, name)。

  • pruning_method（function）: 目前好像官方只支持 pruning_method=prune.L1Unstuctured，另外也可以是自己实现的非结构化剪枝方法函数。

  • importance_scores: 表示每个参数的重要性得分，如果为 None，则使用默认得分。

  • **kwargs: 表示传递给特定剪枝方法的额外参数。比如 amount 指定要剪枝的数量。

3，global_unstructured 函数的示例代码如下所示。

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")  
  
class LeNet(nn.Module):  
    def __init__(self):  
        super(LeNet, self).__init__()  
        # 1 input image channel, 6 output channels, 3x3 square conv kernel  
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)  
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)  
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)  # 5x5 image dimension  
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)  
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)  
  
    def forward(self, x):  
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))  
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)  
        x = x.view(-1, int(x.nelement() / x.shape[0]))  
        x = F.relu(self.fc1(x))  
        x = F.relu(self.fc2(x))  
        x = self.fc3(x)  
        return x  
  
model = LeNet().to(device=device)  
  
model = LeNet()  
  
parameters_to_prune = (  
    (model.conv1, 'weight'),  
    (model.conv2, 'weight'),  
    (model.fc1, 'weight'),  
    (model.fc2, 'weight'),  
    (model.fc3, 'weight'),  
)  
  
prune.global_unstructured(  
    parameters_to_prune,  
    pruning_method=prune.L1Unstructured,  
    amount=0.2,  
)  
# 计算卷积层和整个模型的稀疏度  
# 其实调用的是 Tensor.numel 内内函数，返回输入张量中元素的总数  
print(  
    "Sparsity in conv1.weight: {:.2f}%".format(  
        100. * float(torch.sum(model.conv1.weight == 0))  
        / float(model.conv1.weight.nelement())  
    )  
)  
print(  
    "Global sparsity: {:.2f}%".format(  
        100. * float(  
            torch.sum(model.conv1.weight == 0)  
            + torch.sum(model.conv2.weight == 0)  
            + torch.sum(model.fc1.weight == 0)  
            + torch.sum(model.fc2.weight == 0)  
            + torch.sum(model.fc3.weight == 0)  
        )  
        / float(  
            model.conv1.weight.nelement()  
            + model.conv2.weight.nelement()  
            + model.fc1.weight.nelement()  
            + model.fc2.weight.nelement()  
            + model.fc3.weight.nelement()  
        )  
    )  
)  
# 程序运行结果  
"""  
Sparsity in conv1.weight: 3.70%  
Global sparsity: 20.00%  
"""

运行结果表明，虽然模型整体（全局）的稀疏度是 20%，但每个网络层的稀疏度不一定是 20%。

三，总结

另外，pytorch 框架还提供了一些帮助函数:

  1. torch.nn.utils.prune.is_pruned(module): 判断模块 是否被剪枝。

  2. torch.nn.utils.prune.remove(module, name)：用于将指定模块中指定参数上的剪枝操作移除，从而恢复该参数的原始形状和数值。

虽然 PyTorch 提供了内置剪枝 API ，也支持了一些非结构化和结构化剪枝方法，但是 API 比较混乱，对应文档描述也不清晰，所以后面我还会结合微软的开源 nni 工具来实现模型剪枝功能。

更多剪枝方法实践，可以参考这个 github 仓库：Model-Compression。

参考资料

  1. How to Prune Neural Networks with PyTorch

  2. PRUNING TUTORIAL

  3. PyTorch Pruning

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/871698.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

MySQL学习笔记之MySQL5.7用户管理

MySQL学习笔记之MySQL5.7用户管理

文章目录 用户创建用户修改修改用户名修改密码修改自己的密码修改其他用户的密码 删除用户权限管理查看所有权限授予权限回收权限权限表columns_privprocs_privtables_priv 用户创建 基本格式&#xff1a;create user 用户名 identified by 密码; mysql> create user szc …
阅读更多...
[静态时序分析简明教程(十)]组合电路路径set_max/min_delay

[静态时序分析简明教程(十)]组合电路路径set_max/min_delay

静态时序分析简明教程-组合电路路径 一、写在前面1.1 快速导航链接 二、组合电路路径2.1 SDC约束2.2 举例 三、总结 一、写在前面 一个数字芯片工程师的核心竞争力是什么&#xff1f;不同的工程师可能给出不同的答复&#xff0c;有些人可能提到硬件描述语言&#xff0c;有些人…
阅读更多...
无涯教程-Perl - recv函数

无涯教程-Perl - recv函数

描述 This function receives a message on SOCKET attempting to read LENGTH bytes, placing the data read into variable SCALAR.The FLAGS argument takes the same values as the recvfrom( ) system function, on which the function is based. When communicating wit…
阅读更多...
【c语言】字符函数与字符串函数（上）

【c语言】字符函数与字符串函数（上）

大家好呀&#xff0c;今天给大家分享一下字符函数和字符串函数&#xff0c;说起字符函数和字符串函数大家会想到哪些呢&#xff1f;&#xff1f;我想到的只有求字符串长度的strlen,拷贝字符串的strcpy,字符串比较相同的strcmp,今天&#xff0c;我要分享给大家的是我们一些其他的…
阅读更多...
② vue模板语法

② vue模板语法

文本绑定 普通文本渲染{{ }} 静态的文本绑定 v-html 动态的文本绑定 b-bind&#xff08;:&#xff09; 动态的属性绑定&#xff0c;可简写&#xff08;比如&#xff1a;v-bind:id :id&#xff09; 列表渲染 v-for 要有一个唯一id :key"item.id"(没有id就…
阅读更多...
for macOS-21.1.0.3267中文直装版功能介绍及系统配置要求

for macOS-21.1.0.3267中文直装版功能介绍及系统配置要求

FL Studio 21简称FL水果软件,全称是&#xff1a;Fruity Loops Studio编曲&#xff0c;由于其Logo长的比较像一款水果因此&#xff0c;在大家更多的是喜欢称他为水果萝卜&#xff0c;FL studio21是目前最新的版本&#xff0c;这是一款可以让你的计算机就像是一个全功能的录音室&…
阅读更多...
GPT-NER：使用大型语言模型进行命名实体识别

GPT-NER：使用大型语言模型进行命名实体识别

讲在前面&#xff0c;chatgpt出来的时候就想过将其利用在信息抽取方面&#xff0c;后续也发现了不少基于这种大语言模型的信息抽取的论文&#xff0c;比如之前收集过的&#xff1a; https://github.com/cocacola-lab/GPT4IE https://github.com/RidongHan/Evaluation-of-ChatG…
阅读更多...
p5.js 渐变填充的实现方式

p5.js 渐变填充的实现方式

theme: smartblue 本文简介 p5.js 作为一款艺术类的 canvas 库&#xff0c;对颜色方面的支持是挺下功夫的&#xff0c;比如本文要介绍的渐变方法。 lerpColor() 要实现渐变效果&#xff0c;可以使用 lerpColor() 方法。 lerpColor 的作用是混合两个颜色以找到一个介于它们之间的…
阅读更多...
QGraphicsView实现简易地图5『经纬网格』

QGraphicsView实现简易地图5『经纬网格』

前文链接&#xff1a;QGraphicsView实现简易地图4『局部加载-地图漫游』 由于GCJ02 Web 墨卡托投影 纬度并不随像素等分&#xff0c;且两极跨度较大&#xff0c;因此本次演示采用的经纬网等分逻辑为等分像素。同等像素跨度之间&#xff0c;两级纬度变化较小&#xff0c;越靠近赤…
阅读更多...
项目介绍：《WeTalk》网页聊天室 — Spring Boot、MyBatis、MySQL和WebSocket的奇妙融合

项目介绍：《WeTalk》网页聊天室 — Spring Boot、MyBatis、MySQL和WebSocket的奇妙融合

目录 引言&#xff1a; 前言&#xff1a; 技术栈&#xff1a; 主要功能&#xff1a; 功能详解&#xff1a; 1. 用户注册与登录&#xff1a; 2. 添加好友 3. 实时聊天 4. 消息未读 5. 删除聊天记录 6. 删除好友 未来展望&#xff1a; 项目地址&#xff1a; 结语&am…
阅读更多...
IDEA关闭项目，但是后台程序没有关闭进程(解决方案)

IDEA关闭项目，但是后台程序没有关闭进程(解决方案)

最近遇到一个很奇怪的问题&#xff0c;idea关闭项目后&#xff0c;系统进程没有杀死进程&#xff0c;再次执行的时候会提示端口占用&#xff0c;并提示Process exited with an error: 1 (Exit value: 1) 错误原因&#xff1a;应用程序关闭后&#xff0c;进程不能同步关闭 解决方…
阅读更多...
Python 使用Hadoop 3 之HDFS 总结

Python 使用Hadoop 3 之HDFS 总结

Hadoop 概述 Hadoop 是一个由Apache 软件基金会开发的分布式基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下&#xff0c;开发分布式程序&#xff0c;充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop 实现一个分布式文件系统&#xff08;Hadoop Distributed File Sy…
阅读更多...
短肥网络的 RTT 敏感性

短肥网络的 RTT 敏感性

周二下班路上发了一则朋友圈&#xff1a; 长肥管道的特征和问题谈得够多了&#xff0c;但这里谈的是短肥管道&#xff0c;因为下面趋势&#xff0c;短肥管道才是未来大势&#xff1a; 云计算致使数据中心网络快速发展&#xff0c;而数据中心网络时延短&#xff0c;带宽大。CD…
阅读更多...
尼科彻斯定理-C语言/Java

尼科彻斯定理-C语言/Java

描述 验证尼科彻斯定理&#xff0c;即&#xff1a;任何一个整数m的立方都可以写成m个连续奇数之和。 例如&#xff1a; 1^31 2^335 3^37911 4^313151719 输入一个正整数m&#xff08;m≤100&#xff09;&#xff0c;将m的立方写成m个连续奇数之和的形式输出。&…
阅读更多...
代码详解——Transformer

代码详解——Transformer

文章目录 整体架构Modules.pyScaledDotProductAttention SubLayers.pyMultiHeadAttentionPositionwiseFeedForward Layers.pyEncoderLayerDecoderLayer Models.pyget_pad_maskget_subsequent_maskPositionalEncodingEncoderDecoderTransformer 整体架构 源码地址&#xff08;py…
阅读更多...
传输控制协议TCP

传输控制协议TCP

目录 TCP报文格式 TCP的特点 TCP原理: 1.确认应答机制 2.超时重传机制 3.连接管理机制 建立连接 ​编辑关闭连接 4.滑动窗口机制 ​5.流量控制 6.拥塞控制 7.延迟应答 8.捎带应答 TCP报文格式 1.源端口号:发送端的哪一个端口发出的 2.目的端口号:接收端的哪一个端…
阅读更多...
【深度学习】遗传算法[选择、交叉、变异、初始化种群、迭代优化、几何规划排序选择、线性交叉、非均匀变异]

【深度学习】遗传算法[选择、交叉、变异、初始化种群、迭代优化、几何规划排序选择、线性交叉、非均匀变异]

目录 一、遗传算法二、遗传算法概述2.1 选择2.2 交叉2.3 变异 三、遗传算法的基本步骤3.1 编码3.2 初始群体的生成3.3 适应度评估3.4 选择3.5 交叉3.6 变异3.7 总结 四、遗传算法工具箱4.1 initializega4.2 ga4.3 normGeomSelect4.4 arithXover4.5 nonUnifMutation 五、遗传算法…
阅读更多...
【Transformer】自注意力机制Self-Attention ｜ 各种网络归一化Normalization

【Transformer】自注意力机制Self-Attention ｜ 各种网络归一化Normalization

1. Transformer 由来 & 特点 1.1 从NLP领域内诞生 "Transformer"是一种深度学习模型&#xff0c;首次在"Attention is All You Need"这篇论文中被提出&#xff0c;已经成为自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域的重要基石。这是因为Transfor…
阅读更多...
苹果电脑 Java切换版本

苹果电脑 Java切换版本

效果 1、安装 Java1.8和Java11 直接官网下载并安装 2、安装后的文件 /资源库/Java/JavaVirtualMachines/ 3、修改配置文件 vi ~/.bash_profile#java export JAVA_8_HOME"/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_202.jdk/Contents/Home" alias jdk8expor…
阅读更多...
大语言模型（LLM）与 Jupyter 连接起来了

大语言模型（LLM）与 Jupyter 连接起来了

现在&#xff0c;大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;与 Jupyter 连接起来了&#xff01; 这主要归功于一个名叫 Jupyter AI 的项目&#xff0c;它是官方支持的 Project Jupyter 子项目。目前该项目已经完全开源&#xff0c;其连接的模型主要来自 AI21、Anthropic、AWS、Co…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023