Pytorch Global Pruning 不会减少模型的大小
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【中文标题】Pytorch Global Pruning 不会减少模型的大小【英文标题】:Pytorch Global Pruning is not reducing the size of the model 【发布时间】:2021-04-25 20:24:26 【问题描述】:我正在尝试通过全局修剪来修剪我的深度学习模型。原始的 UnPruned 模型约为 77.5 MB。但是修剪后,当我保存模型时,模型的大小与原始大小相同。谁能帮我解决这个问题?
以下是修剪代码:-
import torch.nn.utils.prune as prune
parameters_to_prune = (
(model.encoder[0], ‘weight’),
(model.up_conv1[0], ‘weight’),
(model.up_conv2[0], ‘weight’),
(model.up_conv3[0], ‘weight’),
)
print(parameters_to_prune)
prune.global_unstructured(
parameters_to_prune,
pruning_method=prune.L1Unstructured,
amount=0.2,
)
print(
“Sparsity in Encoder.weight: :.2f%”.format(
100. * float(torch.sum(model.encoder[0].weight == 0))
/ float(model.encoder[0].weight.nelement())
)
)
print(
“Sparsity in up_conv1.weight: :.2f%”.format(
100. * float(torch.sum(model.up_conv1[0].weight == 0))
/ float(model.up_conv1[0].weight.nelement())
)
)
print(
“Sparsity in up_conv2.weight: :.2f%”.format(
100. * float(torch.sum(model.up_conv2[0].weight == 0))
/ float(model.up_conv2[0].weight.nelement())
)
)
print(
“Sparsity in up_conv3.weight: :.2f%”.format(
100. * float(torch.sum(model.up_conv3[0].weight == 0))
/ float(model.up_conv3[0].weight.nelement())
)
)
print(
“Global sparsity: :.2f%”.format(
100. * float(
torch.sum(model.encoder[0].weight == 0)
+ torch.sum(model.up_conv1[0].weight == 0)
+ torch.sum(model.up_conv2[0].weight == 0)
+ torch.sum(model.up_conv3[0].weight == 0)
)
/ float(
model.encoder[0].weight.nelement()
+ model.up_conv1[0].weight.nelement()
+ model.up_conv2[0].weight.nelement()
+ model.up_conv3[0].weight.nelement()
)
)
)
**Setting Pruning to Permanent**
prune.remove(model.encoder[0], “weight”)
prune.remove(model.up_conv1[0], “weight”)
prune.remove(model.up_conv2[0], “weight”)
prune.remove(model.up_conv3[0], “weight”)
**Saving the model**
PATH = “C:\PrunedNet.pt”
torch.save(model.state_dict(), PATH)
【问题讨论】:
【参考方案1】:如果像这样应用,修剪不会改变模型大小。
如果你有张量,可以这样说:
[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.]
然后你修剪 50%
的数据,例如:
[1., 2., 0., 4., 0., 6., 0., 0.]
您仍将拥有 8
浮点值,并且它们的大小将相同。
何时修剪会减小模型大小?
当我们以稀疏格式保存权重,但它应该具有高稀疏性(因此 10% 的非零元素) 当我们实际移除某些东西时(例如来自Conv2d
的内核,如果它的权重为零或可忽略不计,则可以将其移除)
否则它将无法正常工作。查看一些相关项目,这些项目可以让您无需自己编写代码即可完成,例如 Torch-Pruning。
【讨论】:
以上是关于Pytorch Global Pruning 不会减少模型的大小的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
论文记录-Pruning Filters For Efficient ConvNets
论文阅读 | COMPRESSING BERT: STUDYING THE EFFECTS OF WEIGHT PRUNING ON TRANSFER LEARNING