torch.nn.utils.prune.random_structured

torch.nn.utils.prune.random_structured(module, name, amount, dim)

通过沿指定维度移除随机通道来剪枝张量。

通过沿指定维度随机选择并移除指定 amount 的（当前未剪枝的）通道，来剪枝 module 中名为 name 的参数对应的张量。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，该缓冲区对应于应用于剪枝方法参数 name 的二进制掩码。

2. 将参数 name 替换为其剪枝版本，同时原始（未剪枝）参数存储在名为 name+'_orig' 的新参数中。

参数

• module (nn.Module) – 包含要剪枝的张量的模块

• name (str) – module 中将要执行剪枝的参数名称。

• amount (int 或 float) – 要剪枝的参数量。如果为 float，则应介于 0.0 和 1.0 之间，并表示要剪枝的参数比例。如果为 int，则表示要剪枝的参数的绝对数量。

• dim (int) – 定义要剪枝的通道的维度索引。

返回

输入模块的修改（即剪枝）版本

返回类型

module (nn.Module)

示例

>>> m = prune.random_structured(
...     nn.Linear(5, 3), 'weight', amount=3, dim=1
... )
>>> columns_pruned = int(sum(torch.sum(m.weight, dim=0) == 0))
>>> print(columns_pruned)
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