基于强化学习的自动化裁剪，提升模型精度的同时减少计算量。
介绍
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目前的强化学习工作很多集中在利用外部环境的反馈训练agent，忽略了模型本身就是一种能够获得反馈的环境。本项目的核心思想是：将模型视为环境，构建附生于模型的 agent ，以辅助模型进一步拟合真实样本。
大多数领域的模型都可以采用这种方式来优化，如cv\多模态等。它至少能够以三种方式工作：1.过滤噪音信息，如删减语音或图像特征；2.进一步丰富表征信息，如高效引用外部信息；3.实现记忆、联想、推理等复杂工作，如构建重要信息的记忆池。
这里推出一款早期完成的裁剪机制transformer版本(后面称为APT)，实现了一种更高效的训练模式，能够优化模型指标；此外，可以使用动态图丢弃大量的不必要单元，在指标基本不变的情况下，大幅降低计算量。
该项目希望为大家抛砖引玉。
为什么要做自动剪枝
在具体任务中，往往存在大量毫无价值的信息和过渡性信息，有时不但对任务无益，还会成为噪声。比如：表述会存在冗余/无关片段以及过渡性信息；动物图像识别中，有时候背景无益于辨别动物主体，即使是动物部分图像，也仅有小部分是关键的特征。
以transformer为例，在进行self-attention计算时其复杂度与序列长度平方成正比。长度为10，复杂度为100；长度为9，复杂度为81。
利用强化学习构建agent，能够精准且自动化地动态裁剪已丧失意义部分，甚至能将长序列信息压缩到50-100之内（实验中有从500+的序列长度压缩到个位数的示例），以大幅减少计算量。
实验中，发现与裁剪agent联合训练的模型比普通方法训练的模型效果要更好。
使用说明
环境
torch
numpy
tqdm
tensorboard
ml-collections
下载经过预先训练的模型（来自Google官方）
本项目使用的型号：ViT-B_16（您也可以选择其它型号进行测试）
# imagenet21k pre-train
wget https://storage.googleapis.com/vit_models/imagenet21k/ViT-B_16.npz
训练与推理
下载好预训练模型就可以跑了。
# 训练
python3 train.py --name cifar10-100_500 --dataset cifar100 --model_type ViT-B_16 --pretrained_dir checkpoint/ViT-B_16.npz
# 推理
python3 infer.py --name cifar10-100_500 --dataset cifar100 --model_type ViT-B_16 --pretrained_dir checkpoint/ViT-B_16.npz
CIFAR-10和CIFAR-100会自动下载和培训。如果使用其他数据集，您需要自定义data_utils.py。
在裁剪模式的推理过程中，预期您将看到如下格式的输出。
Validating... (loss=0.13492): 1%|| 60/10000 [00:01<02:36, 63.34it/s]
初始输入形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第2层形状::: torch.Size([1, 196, 768])
第5层形状::: torch.Size([1, 188, 768])
第8层形状::: torch.Size([1, 186, 768])
Validating... (loss=0.01283): 1%|| 60/10000 [00:01<02:36, 63.34it/s]
初始输入形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第2层形状::: torch.Size([1, 183, 768])
第5层形状::: torch.Size([1, 166, 768])
第8层形状::: torch.Size([1, 166, 768])
Validating... (loss=3.71401): 1%|| 60/10000 [00:01<02:36, 63.34it/s]
初始输入形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第2层形状::: torch.Size([1, 193, 768])
第5层形状::: torch.Size([1, 191, 768])
第8层形状::: torch.Size([1, 186, 768])
Validating... (loss=0.00328): 1%|| 67/10000 [00:01<02:35, 63.93it/s]
初始输入形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第2层形状::: torch.Size([1, 191, 768])
第5层形状::: torch.Size([1, 164, 768])
第8层形状::: torch.Size([1, 123, 768])
Validating... (loss=0.03190): 1%|| 67/10000 [00:01<02:35, 63.93it/s]
初始输入形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第2层形状::: torch.Size([1, 193, 768])
第5层形状::: torch.Size([1, 187, 768])
第8层形状::: torch.Size([1, 160, 768])
Validating... (loss=0.00356): 1%|| 67/10000 [00:01<02:35, 63.93it/s]
初始输入形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第2层形状::: torch.Size([1, 193, 768])
第5层形状::: torch.Size([1, 187, 768])
第8层形状::: torch.Size([1, 182, 768])
Validating... (loss=0.00297): 1%|| 67/10000 [00:01<02:35, 63.93it/s]
初始输入形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第2层形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第5层形状::: torch.Size([1, 167, 768])
第8层形状::: torch.Size([1, 162, 768])
Validating... (loss=0.00162): 1%|| 67/10000 [00:01<02:35, 63.93it/s]
初始输入形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第2层形状::: torch.Size([1, 189, 768])
第5层形状::: torch.Size([1, 179, 768])
第8层形状::: torch.Size([1, 157, 768])
Validating... (loss=0.08821): 1%|| 67/10000 [00:01<02:35, 63.93it/s]
初始输入形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第2层形状::: torch.Size([1, 197, 768])
第5层形状::: torch.Size([1, 174, 768])
第8层形状::: torch.Size([1, 156, 768])
默认的batch size为72、gradient_accumulation_steps为3。当GPU内存不足时，您可以通过它们来进行训练。
注：相较于原始的ViT，APT(Automatic pruning transformer)的训练步数、训练耗时都会上升。原因是使用pruning agent的模型由于总会丢失部分信息，使得收敛速度变慢，同时为了训练pruning agent，也需要多次的观测、行动、反馈。
模型介绍
模型主体
基于transformer的视觉预训练模型ViT是本项目的模型主体，具体细节可以查看论文:《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》
自动化裁剪的智能体
对于强化学习agent来说，最关键的问题之一是如何衡量动作带来的反馈。为了评估单次动作所带来的影响，使用了以下三步骤：
1.使用一个普通模型（无裁剪模块）进行预测；
2.使用一个带裁剪器的模型（执行一次裁剪动作）进行预测；
3.对比两次预测的结果，若裁剪后损失相对更小，则说明该裁剪动作帮助了模型进一步拟合真实状况，应该得到奖励；反之，应该受到惩罚。
但是在实际预测过程中，模型是同时裁剪多个单元的，这或将因为多个裁剪的连锁反应而导致模型失效。训练过程中需要构建一个带裁剪器的模型（可执行多次裁剪动作），以减小该问题所带来的影响。
综上，本模型使用的是三通道模式进行训练。
关于裁剪器的模型结构设计，本模型中认为如何衡量一个信息单元是否对模型有意义，建立于其自身的信息及它与任务的相关性上。
因此以信息单元本身及它与CLS单元的交互作为agent的输入信息。
实验
| 数据集 | ViT | APT(pruning) | APT(no pruning) |
|---|---|---|---|
| CIFAR-100 | 92.3 | 92.6 | 93.03 |
| CIFAR-10 | 99.08 | 98.93 | 98.92 |
以上加载的均为ViT-B_16，resolution为224*224。
致谢
感谢基于pytorch的图像分类项目，本项目是在此基础上做的研发。
