torch.nn.utils.prune.custom_from_mask

torch.nn.utils.prune.custom_from_mask(module, name, mask)

通过应用 mask 中的预计算掩码，对 module 中名为 name 的参数对应的张量进行剪枝。

通过以下方式就地修改模块（并返回修改后的模块）：

1. 添加一个名为 name+'_mask' 的命名缓冲区，对应于剪枝方法应用于参数 name 的二进制掩码。

2. 将其参数 name 替换为其剪枝后的版本，同时将原始（未剪枝的）参数存储在一个名为 name+'_orig' 的新参数中。

参数

• module (nn.Module) – 包含要剪枝张量的模块

• name (str) – 模块 module 中将对其进行剪枝的参数名称。

• mask (Tensor) – 要应用于参数的二进制掩码。

返回值

输入模块的修改（即已剪枝）版本

返回值类型

module (nn.Module)

示例

>>> from torch.nn.utils import prune
>>> m = prune.custom_from_mask(
...     nn.Linear(5, 3), name='bias', mask=torch.tensor([0, 1, 0])
... )
>>> print(m.bias_mask)
tensor([0., 1., 0.])