CustomFromMask

class torch.nn.utils.prune.CustomFromMask(mask)

classmethod apply(module, name, mask)

添加动态剪枝和张量的重新参数化。

添加前向预钩子，该钩子可实现动态剪枝以及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) – 包含要剪枝张量的模块

• name (str) – 模块中将进行剪枝操作的参数名称。

apply_mask(module)

简单处理被剪枝参数与生成的掩码之间的乘法运算。

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)

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

计算并返回输入张量 t 的剪枝版本。

根据 compute_mask() 中指定的剪枝规则。

参数

• t (torch.Tensor) – 要剪枝的张量（与 default_mask 维度相同）。

• importance_scores (torch.Tensor) – 用于计算张量 t 剪枝掩码的重要性得分张量（与 t 形状相同）。此张量中的值表示要剪枝的张量 t 中对应元素的重要性。如果未指定或为 None，则使用张量 t 代替。

• default_mask (torch.Tensor, optional) – 如果有，则来自上一次剪枝迭代的掩码。在确定剪枝应作用于张量的哪一部分时予以考虑。如果 None，默认为全一掩码。

返回值

张量 t 的剪枝版本。

remove(module)

从模块中移除剪枝重新参数化。

名为 name 的剪枝参数保持永久剪枝状态，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

剪枝本身不可撤销或逆转！