BasePruningMethod

class torch.nn.utils.prune.BasePruningMethod

创建新的剪枝技术的抽象基类。

提供了一个用于自定义的框架，需要重写 compute_mask() 和 apply() 等方法。

classmethod apply(module, name, *args, importance_scores=None, **kwargs)

动态添加剪枝并对张量进行重新参数化。

添加前向预钩子，该钩子可以动态启用剪枝，并根据原始张量和剪枝掩码对张量进行重新参数化。

参数

• module (nn.Module) – 包含要剪枝的张量的模块

• name (str) – module 中将要进行剪枝操作的参数名称。

• args – 传递给 BasePruningMethod 子类的参数

• importance_scores (torch.Tensor) – 用于计算剪枝掩码的重要性分数张量（与模块参数形状相同）。此张量中的值表示要剪枝的参数中对应元素的重要性。如果未指定或为 None，则将使用参数代替。

• kwargs – 传递给 BasePruningMethod 子类的关键字参数

apply_mask(module)

仅处理要剪枝的参数与生成的掩码之间的乘法。

从模块中获取掩码和原始张量，并返回张量的剪枝版本。

参数

module (nn.Module) – 包含要剪枝的张量的模块

返回值

输入张量的剪枝版本

返回类型

pruned_tensor (torch.Tensor)

abstract compute_mask(t, default_mask)

计算并返回输入张量 t 的掩码。

从基本 default_mask（如果张量尚未被剪枝，则应为全1掩码）开始，根据特定的剪枝方法方案生成一个随机掩码应用于 default_mask 之上。

参数

• t (torch.Tensor) – 表示要

• 剪枝的。 (参数的) –

• default_mask (torch.Tensor) – 来自先前剪枝的基本掩码

• 迭代次数 –

• 是 (需要在应用新掩码后保持的) –

• t. (与) –

返回值

要应用于 t 的掩码，与 t 的维度相同

返回类型

mask (torch.Tensor)

prune(t, default_mask=None, importance_scores=None)

计算并返回输入张量 t 的修剪版本。

根据 compute_mask() 中指定的修剪规则。

参数

• t (torch.Tensor) – 要修剪的张量（与 default_mask 维度相同）。

• importance_scores (torch.Tensor) – 重要性分数张量（与 t 形状相同），用于计算修剪 t 的掩码。此张量中的值指示要修剪的 t 中对应元素的重要性。如果未指定或为 None，则将使用张量 t 代替。

• default_mask (torch.Tensor, 可选) – 来自先前修剪迭代的掩码（如果有）。在确定修剪应作用于张量的哪一部分时需要考虑。如果为 None，则默认为全为一的掩码。

返回值

张量 t 的修剪版本。

remove(module)

从模块中移除修剪重新参数化。

名为 name 的修剪参数将永久保留修剪状态，并且名为 name+'_orig' 的参数将从参数列表中移除。类似地，名为 name+'_mask' 的缓冲区将从缓冲区中移除。

注意

修剪本身不会被撤消或反转！