神經網絡和卷積神經網絡的模型剪枝Model Prune

1，神經網絡和卷積神經網絡模型剪枝方法。

2，可指定剪枝率進行定向剪枝，并輸出剪枝后參數統計和finetune。

3，支持MLP, Lenet, Alexnet, VGG, GoogleNet系列, Resnet系列，MobileNet系列的剪枝。

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#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms
import torch.utils.data
import numpy as np
import math
def to_var(x, requires_grad=False):"""Automatically choose cpu or cuda"""if torch.cuda.is_available():x = x.cuda()return x.clone().detach().requires_grad_(requires_grad)class MaskedConv2d(nn.Conv2d):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True):super(MaskedConv2

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于pytorch的模型压缩和模型剪枝Model Prune示例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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