标识

class torch.nn.utils.prune.Identity

不修剪任何单元但生成具有全为 1 的掩码的修剪参数化的实用修剪方法。

classmethod apply(module, name)

动态添加修剪和张量的重新参数化。

添加前向预钩子，该钩子可以动态启用修剪，并将张量根据原始张量和修剪掩码进行重新参数化。

参数

• module (nn.Module) – 包含要修剪的张量的模块

• name (str) – module 中将进行修剪操作的参数名称。

apply_mask(module)

仅处理被修剪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，并返回张量的修剪版本。

参数

module (nn.Module) – 包含要修剪的张量的模块

返回值

输入张量的修剪版本

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 尺寸相同）。

• 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, optional) – 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个部分时需要考虑。如果为 None，则默认为全为 1 的掩码。

返回值

张量 t 的修剪版本。

remove(module)

从模块中删除修剪重新参数化。

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

注意

修剪本身不会被撤消或反转！