基于pytorch实现模型剪枝
- 一，剪枝分类
- 二，PyTorch 的剪枝
- 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
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