阅读(2133)
赞(0)
PyTorch 修剪教程
2020-09-10 13:36:38 更新
原文： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/pruning_tutorial.html
作者： Michela Paganini
最新的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。 相反，已知生物神经网络使用有效的稀疏连通性。 为了减少内存，电池和硬件消耗，同时又不牺牲精度，在设备上部署轻量级模型并通过私有设备内计算来确保私密性，确定通过减少模型中参数数量来压缩模型的最佳技术很重要。 在研究方面，修剪用于研究参数过度配置和参数不足网络之间学习动态的差异，以研究幸运稀疏子网络和初始化(“ 彩票”）作为破坏性对象的作用。 神经结构搜索技术等等。
在本教程中，您将学习如何使用torch.nn.utils.prune稀疏神经网络，以及如何扩展它以实现自己的自定义修剪技术。
要求
"torch>=1.4.0a0+8e8a5e0"
import torch
from torch import nn
import torch.nn.utils.prune as prune
import torch.nn.functional as F建立模型
在本教程中，我们使用 LeCun 等人，1998 年的 LeNet 体系结构。
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
# 1 input image channel, 6 output channels, 3x3 square conv kernel
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) # 5x5 image dimension
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
x = x.view(-1, int(x.nelement() / x.shape[0]))
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
model = LeNet().to(device=device)检查模块
让我们检查一下 LeNet 模型中的(未经修剪的）conv1层。 目前它将包含两个参数weight和bias，并且没有缓冲区。
module = model.conv1
print(list(module.named_parameters()))得出：
[('weight', Parameter containing:
tensor([[[[ 0.3161, -0.2212, 0.0417],
[ 0.2488, 0.2415, 0.2071],
[-0.2412, -0.2400, -0.2016]]],
[[[ 0.0419, 0.3322, -0.2106],
[ 0.1776, -0.1845, -0.3134],
[-0.0708, 0.1921, 0.3095]]],
[[[-0.2070, 0.0723, 0.2876],
[ 0.2209, 0.2077, 0.2369],
[ 0.2108, 0.0861, -0.2279]]],
[[[-0.2799, -0.1527, -0.0388],
[-0.2043, 0.1220, 0.1032],
[-0.0755, 0.1281, 0.1077]]],
[[[ 0.2035, 0.2245, -0.1129],
[ 0.3257, -0.0385, -0.0115],
[-0.3146, -0.2145, -0.1947]]],
[[[-0.1426, 0.2370, -0.1089],
[-0.2491, 0.1282, 0.1067],
[ 0.2159, -0.1725, 0.0723]]]], device='cuda:0', requires_grad=True)), ('bias', Parameter containing:
tensor([-0.1214, -0.0749, -0.2656, -0.1519, -0.1021, 0.1425], device='cuda:0',
requires_grad=True))]print(list(module.named_buffers()))得出:
[]修剪模块
要修剪模块(在此示例中，为 LeNet 架构的conv1层），请首先从torch.nn.utils.prune中可用的那些技术中选择一种修剪技术(或通过子类化BasePruningMethod实现您自己的）。
然后，指定模块和该模块中要修剪的参数的名称。 最后，使用所选修剪技术所需的适当关键字参数，指定修剪参数。
在此示例中，我们将在conv1层中名为weight的参数中随机修剪 30％的连接。 模块作为第一个参数传递给函数； name使用其字符串标识符在该模块内标识参数； amount表示与修剪的连接百分比(如果它是介于 0 和 1 之间的浮点数），或者表示与修剪的连接的绝对数量(如果它是非负整数）。<
prune.random_unstructured(module, name="weight", amount=0.3)修剪是通过从参数中删除weight并将其替换为名为weight_orig的新参数(即，将"_orig"附加到初始参数name）来进行的。 weight_orig存储未修剪的张量版本。 bias未修剪，因此它将保持完整。
print(list(module.named_parameters()))得出:
[('bias', Parameter containing:
tensor([-0.1214, -0.0749, -0.2656, -0.1519, -0.1021, 0.1425], device='cuda:0',
requires_grad=True)), ('weight_orig', Parameter containing:
tensor([[[[ 0.3161, -0.2212, 0.0417],
[ 0.2488, 0.2415, 0.2071],
[-0.2412, -0.2400, -0.2016]]],
[[[ 0.0419, 0.3322, -0.2106],
[ 0.1776, -0.1845, -0.3134],
[-0.0708, 0.1921, 0.3095]]],
[[[-0.2070, 0.0723, 0.2876],
[ 0.2209, 0.2077, 0.2369],
[ 0.2108, 0.0861, -0.2279]]],
[[[-0.2799, -0.1527, -0.0388],
[-0.2043, 0.1220, 0.1032],
[-0.0755, 0.1281, 0.1077]]],
[[[ 0.2035, 0.2245, -0.1129],
[ 0.3257, -0.0385, -0.0115],
[-0.3146, -0.2145, -0.1947]]],
[[[-0.1426, 0.2370, -0.1089],
[-0.2491, 0.1282, 0.1067],
[ 0.2159, -0.1725, 0.0723]]]], device='cuda:0', requires_grad=True))]通过以上选择的修剪技术生成的修剪掩码将保存为名为weight_mask的模块缓冲区(即，将"_mask"附加到初始参数name）。
print(list(module.named_buffers()))得出:
[('weight_mask', tensor([[[[0., 1., 0.],
[1., 0., 0.],
[1., 1., 1.]]],
[[[1., 0., 1.],
[1., 1., 0.],
[1., 0., 1.]]],
[[[1., 0., 0.],
[0., 1., 1.],
[1., 1., 1.]]],
[[[1., 0., 0.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]]],
[[[1., 0., 1.],
[1., 1., 1.],
[0., 1., 1.]]],
[[[1., 1., 1.],
[1., 1., 0.],
[1., 1., 0.]]]], device='cuda:0'))]为了使前向通过不更改即可工作，需要存在weight属性。 torch.nn.utils.prune中实现的修剪技术计算权重的修剪版本(通过将掩码与原始参数组合）并将其存储在属性weight中。 注意，这不再是module的参数，现在只是一个属性。
print(module.weight)得出:
tensor([[[[ 0.0000, -0.2212, 0.0000],
[ 0.2488, 0.0000, 0.0000],
[-0.2412, -0.2400, -0.2016]]],
[[[ 0.0419, 0.0000, -0.2106],
[ 0.1776, -0.1845, -0.0000],
[-0.0708, 0.0000, 0.3095]]],
[[[-0.2070, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, 0.2077, 0.2369],
[ 0.2108, 0.0861, -0.2279]]],
[[[-0.2799, -0.0000, -0.0000],
[-0.2043, 0.1220, 0.1032],
[-0.0755, 0.1281, 0.1077]]],
[[[ 0.2035, 0.0000, -0.1129],
[ 0.3257, -0.0385, -0.0115],
[-0.0000, -0.2145, -0.1947]]],
[[[-0.1426, 0.2370, -0.1089],
[-0.2491, 0.1282, 0.0000],
[ 0.2159, -0.1725, 0.0000]]]], device='cuda:0',
grad_fn=<MulBackward0>)最后，使用 PyTorch 的forward_pre_hooks在每次向前传递之前应用修剪。 具体来说，当修剪module时(如我们在此处所做的那样），它将为与之关联的每个参数获取forward_pre_hook进行修剪。 在这种情况下，由于到目前为止我们只修剪了名称为weight的原始参数，因此只会出现一个钩子。
print(module._forward_pre_hooks)得出:
OrderedDict([(0, <torch.nn.utils.prune.RandomUnstructured object at 0x7f1e6c425400>)])为了完整起见，我们现在也可以修剪bias，以查看module的参数，缓冲区，挂钩和属性如何变化。 仅出于尝试另一种修剪技术的目的，在此我们按 L1 范数修剪偏差中的 3 个最小条目，如l1_unstructured修剪功能中所实现的。
prune.l1_unstructured(module, name="bias", amount=3)现在，我们希望命名的参数同时包含weight_orig(从前）和bias_orig。 缓冲区将包括weight_mask和bias_mask。 两个张量的修剪版本将作为模块属性存在，并且该模块现在将具有两个forward_pre_hooks。
print(list(module.named_parameters()))得出:
[('weight_orig', Parameter containing:
tensor([[[[ 0.3161, -0.2212, 0.0417],
[ 0.2488, 0.2415, 0.2071],
[-0.2412, -0.2400, -0.2016]]],
[[[ 0.0419, 0.3322, -0.2106],
[ 0.1776, -0.1845, -0.3134],
[-0.0708, 0.1921, 0.3095]]],
[[[-0.2070, 0.0723, 0.2876],
[ 0.2209, 0.2077, 0.2369],
[ 0.2108, 0.0861, -0.2279]]],
[[[-0.2799, -0.1527, -0.0388],
[-0.2043, 0.1220, 0.1032],
[-0.0755, 0.1281, 0.1077]]],
[[[ 0.2035, 0.2245, -0.1129],
[ 0.3257, -0.0385, -0.0115],
[-0.3146, -0.2145, -0.1947]]],
[[[-0.1426, 0.2370, -0.1089],
[-0.2491, 0.1282, 0.1067],
[ 0.2159, -0.1725, 0.0723]]]], device='cuda:0', requires_grad=True)), ('bias_orig', Parameter containing:
tensor([-0.1214, -0.0749, -0.2656, -0.1519, -0.1021, 0.1425], device='cuda:0',
requires_grad=True))]print(list(module.named_buffers()))得出:
[('weight_mask', tensor([[[[0., 1., 0.],
[1., 0., 0.],
[1., 1., 1.]]],
[[[1., 0., 1.],
[1., 1., 0.],
[1., 0., 1.]]],
[[[1., 0., 0.],
[0., 1., 1.],
[1., 1., 1.]]],
[[[1., 0., 0.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]]],
[[[1., 0., 1.],
[1., 1., 1.],
[0., 1., 1.]]],
[[[1., 1., 1.],
[1., 1., 0.],
[1., 1., 0.]]]], device='cuda:0')), ('bias_mask', tensor([0., 0., 1., 1., 0., 1.], device='cuda:0'))]print(module.bias)得出:
tensor([-0.0000, -0.0000, -0.2656, -0.1519, -0.0000, 0.1425], device='cuda:0',
grad_fn=<MulBackward0>)print(module._forward_pre_hooks)得出:
OrderedDict([(0, <torch.nn.utils.prune.RandomUnstructured object at 0x7f1e6c425400>), (1, <torch.nn.utils.prune.L1Unstructured object at 0x7f1e6c425550>)])迭代修剪
一个模块中的同一参数可以被多次修剪，各种修剪调用的效果等于串联应用的各种蒙版的组合。 PruningContainer的compute_mask方法可处理新遮罩与旧遮罩的组合。
例如，假设我们现在要进一步修剪module.weight，这一次是使用沿着张量的第 0 轴的结构化修剪(第 0 轴对应于卷积层的输出通道，并且conv1的维数为 6） ，基于渠道的 L2 规范。 这可以通过ln_structured和n=2和dim=0功能来实现。
prune.ln_structured(module, name="weight", amount=0.5, n=2, dim=0)
## As we can verify, this will zero out all the connections corresponding to
## 50% (3 out of 6) of the channels, while preserving the action of the
## previous mask.
print(module.weight)得出:
tensor([[[[ 0.0000, -0.2212, 0.0000],
[ 0.2488, 0.0000, 0.0000],
[-0.2412, -0.2400, -0.2016]]],
[[[ 0.0000, 0.0000, -0.0000],
[ 0.0000, -0.0000, -0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000]]],
[[[-0.2070, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, 0.2077, 0.2369],
[ 0.2108, 0.0861, -0.2279]]],
[[[-0.0000, -0.0000, -0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000]]],
[[[ 0.2035, 0.0000, -0.1129],
[ 0.3257, -0.0385, -0.0115],
[-0.0000, -0.2145, -0.1947]]],
[[[-0.0000, 0.0000, -0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, -0.0000, 0.0000]]]], device='cuda:0',
grad_fn=<MulBackward0>)现在，对应的钩子将为torch.nn.utils.prune.PruningContainer类型，并将存储应用于weight参数的修剪历史。
for hook in module._forward_pre_hooks.values():
if hook._tensor_name == "weight": # select out the correct hook
break
print(list(hook)) # pruning history in the container得出:
[<torch.nn.utils.prune.RandomUnstructured object at 0x7f1e6c425400>, <torch.nn.utils.prune.LnStructured object at 0x7f1e6c4259b0>]序列化修剪的模型
所有相关的张量，包括掩码缓冲区和用于计算修剪的张量的原始参数，都存储在模型的state_dict中，因此可以根据需要轻松地序列化和保存。
print(model.state_dict().keys())得出:
odict_keys(['conv1.weight_orig', 'conv1.bias_orig', 'conv1.weight_mask', 'conv1.bias_mask', 'conv2.weight', 'conv2.bias', 'fc1.weight', 'fc1.bias', 'fc2.weight', 'fc2.bias', 'fc3.weight', 'fc3.bias'])删除修剪重新参数化
要使修剪永久化，请删除weight_orig和weight_mask的重新参数化，然后删除forward_pre_hook，我们可以使用torch.nn.utils.prune的remove功能。 请注意，这不会撤消修剪，好像从未发生过。 它只是通过将参数weight重新分配为模型参数(修剪后的版本）来使其永久不变。
删除重新参数化之前：
print(list(module.named_parameters()))得出：
[('weight_orig', Parameter containing:
tensor([[[[ 0.3161, -0.2212, 0.0417],
[ 0.2488, 0.2415, 0.2071],
[-0.2412, -0.2400, -0.2016]]],
[[[ 0.0419, 0.3322, -0.2106],
[ 0.1776, -0.1845, -0.3134],
[-0.0708, 0.1921, 0.3095]]],
[[[-0.2070, 0.0723, 0.2876],
[ 0.2209, 0.2077, 0.2369],
[ 0.2108, 0.0861, -0.2279]]],
[[[-0.2799, -0.1527, -0.0388],
[-0.2043, 0.1220, 0.1032],
[-0.0755, 0.1281, 0.1077]]],
[[[ 0.2035, 0.2245, -0.1129],
[ 0.3257, -0.0385, -0.0115],
[-0.3146, -0.2145, -0.1947]]],
[[[-0.1426, 0.2370, -0.1089],
[-0.2491, 0.1282, 0.1067],
[ 0.2159, -0.1725, 0.0723]]]], device='cuda:0', requires_grad=True)), ('bias_orig', Parameter containing:
tensor([-0.1214, -0.0749, -0.2656, -0.1519, -0.1021, 0.1425], device='cuda:0',
requires_grad=True))]print(list(module.named_buffers()))得出：
[('weight_mask', tensor([[[[0., 1., 0.],
[1., 0., 0.],
[1., 1., 1.]]],
[[[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]]],
[[[1., 0., 0.],
[0., 1., 1.],
[1., 1., 1.]]],
[[[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]]],
[[[1., 0., 1.],
[1., 1., 1.],
[0., 1., 1.]]],
[[[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]]]], device='cuda:0')), ('bias_mask', tensor([0., 0., 1., 1., 0., 1.], device='cuda:0'))]print(module.weight)得出：
tensor([[[[ 0.0000, -0.2212, 0.0000],
[ 0.2488, 0.0000, 0.0000],
[-0.2412, -0.2400, -0.2016]]],
[[[ 0.0000, 0.0000, -0.0000],
[ 0.0000, -0.0000, -0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000]]],
[[[-0.2070, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, 0.2077, 0.2369],
[ 0.2108, 0.0861, -0.2279]]],
[[[-0.0000, -0.0000, -0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000]]],
[[[ 0.2035, 0.0000, -0.1129],
[ 0.3257, -0.0385, -0.0115],
[-0.0000, -0.2145, -0.1947]]],
[[[-0.0000, 0.0000, -0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, -0.0000, 0.0000]]]], device='cuda:0',
grad_fn=<MulBackward0>)删除重新参数化后：
prune.remove(module, 'weight')
print(list(module.named_parameters()))得出：
[('bias_orig', Parameter containing:
tensor([-0.1214, -0.0749, -0.2656, -0.1519, -0.1021, 0.1425], device='cuda:0',
requires_grad=True)), ('weight', Parameter containing:
tensor([[[[ 0.0000, -0.2212, 0.0000],
[ 0.2488, 0.0000, 0.0000],
[-0.2412, -0.2400, -0.2016]]],
[[[ 0.0000, 0.0000, -0.0000],
[ 0.0000, -0.0000, -0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000]]],
[[[-0.2070, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, 0.2077, 0.2369],
[ 0.2108, 0.0861, -0.2279]]],
[[[-0.0000, -0.0000, -0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000]]],
[[[ 0.2035, 0.0000, -0.1129],
[ 0.3257, -0.0385, -0.0115],
[-0.0000, -0.2145, -0.1947]]],
[[[-0.0000, 0.0000, -0.0000],
[-0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, -0.0000, 0.0000]]]], device='cuda:0', requires_grad=True))]print(list(module.named_buffers()))得出：
[('bias_mask', tensor([0., 0., 1., 1., 0., 1.], device='cuda:0'))]修剪模型中的多个参数
通过指定所需的修剪技术和参数，我们可以轻松地修剪网络中的多个张量，也许根据它们的类型，如在本示例中将看到的那样。
new_model = LeNet()
for name, module in new_model.named_modules():
# prune 20% of connections in all 2D-conv layers
if isinstance(module, torch.nn.Conv2d):
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.2)
# prune 40% of connections in all linear layers
elif isinstance(module, torch.nn.Linear):
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.4)
print(dict(new_model.named_buffers()).keys()) # to verify that all masks exist得出：
dict_keys(['conv1.weight_mask', 'conv2.weight_mask', 'fc1.weight_mask', 'fc2.weight_mask', 'fc3.weight_mask'])全球修剪
到目前为止，我们仅研究了通常被称为“局部”修剪的方法，即通过比较每个条目的统计信息(权重，激活度，梯度等）来逐一修剪模型中的张量的做法。 到该张量中的其他条目。 但是，一种常见且可能更强大的技术是通过删除(例如）删除整个模型中最低的 20％的连接，而不是删除每一层中最低的 20％的连接来一次修剪模型。 这很可能导致每个层的修剪百分比不同。 让我们看看如何使用torch.nn.utils.prune中的global_unstructured进行操作。
model = LeNet()
parameters_to_prune = (
(model.conv1, 'weight'),
(model.conv2, 'weight'),
(model.fc1, 'weight'),
(model.fc2, 'weight'),
(model.fc3, 'weight'),
)
prune.global_unstructured(
parameters_to_prune,
pruning_method=prune.L1Unstructured,
amount=0.2,
)现在，我们可以检查在每个修剪参数中引起的稀疏性，该稀疏性将不等于每层中的 20％。 但是，全球稀疏度将(大约）为 20％。
print(
"Sparsity in conv1.weight: {:.2f}%".format(
100\. * float(torch.sum(model.conv1.weight == 0))
/ float(model.conv1.weight.nelement())
)
)
print(
"Sparsity in conv2.weight: {:.2f}%".format(
100\. * float(torch.sum(model.conv2.weight == 0))
/ float(model.conv2.weight.nelement())
)
)
print(
"Sparsity in fc1.weight: {:.2f}%".format(
100\. * float(torch.sum(model.fc1.weight == 0))
/ float(model.fc1.weight.nelement())
)
)
print(
"Sparsity in fc2.weight: {:.2f}%".format(
100\. * float(torch.sum(model.fc2.weight == 0))
/ float(model.fc2.weight.nelement())
)
)
print(
"Sparsity in fc3.weight: {:.2f}%".format(
100\. * float(torch.sum(model.fc3.weight == 0))
/ float(model.fc3.weight.nelement())
)
)
print(
"Global sparsity: {:.2f}%".format(
100\. * float(
torch.sum(model.conv1.weight == 0)
+ torch.sum(model.conv2.weight == 0)
+ torch.sum(model.fc1.weight == 0)
+ torch.sum(model.fc2.weight == 0)
+ torch.sum(model.fc3.weight == 0)
)
/ float(
model.conv1.weight.nelement()
+ model.conv2.weight.nelement()
+ model.fc1.weight.nelement()
+ model.fc2.weight.nelement()
+ model.fc3.weight.nelement()
)
)
)得出:
Sparsity in conv1.weight: 7.41%
Sparsity in conv2.weight: 9.49%
Sparsity in fc1.weight: 22.00%
Sparsity in fc2.weight: 12.28%
Sparsity in fc3.weight: 9.76%
Global sparsity: 20.00%使用自定义修剪功能扩展torch.nn.utils.prune
要实现自己的修剪功能，您可以通过继承BasePruningMethod基类来扩展nn.utils.prune模块，这与所有其他修剪方法一样。 基类为您实现以下方法：__call__，apply_mask，apply，prune和remove。 除了某些特殊情况外，您不必为新的修剪技术重新实现这些方法。 但是，您将必须实现__init__(构造函数）和compute_mask(有关如何根据修剪技术的逻辑为给定张量计算掩码的说明）。
另外，您将必须指定此技术实现的修剪类型(支持的选项为global，structured和unstructured）。 需要确定在迭代应用修剪的情况下如何组合蒙版。 换句话说，当修剪预修剪的参数时，当前的修剪技术应作用于参数的未修剪部分。 指定PRUNING_TYPE将使PruningContainer(处理修剪蒙版的迭代应用）正确识别要修剪的参数。
例如，假设您要实施一种修剪技术，以修剪张量中的所有其他条目(或者-如果先前已修剪过张量，则在张量的其余未修剪部分中）。 这将是PRUNING_TYPE='unstructured'，因为它作用于层中的单个连接，而不作用于整个单元/通道('structured'），或作用于不同的参数('global'）。
class FooBarPruningMethod(prune.BasePruningMethod):
"""Prune every other entry in a tensor
"""
PRUNING_TYPE = 'unstructured'
def compute_mask(self, t, default_mask):
mask = default_mask.clone()
mask.view(-1)[::2] = 0
return mask现在，要将其应用于nn.Module中的参数，还应该提供一个简单的函数来实例化该方法并将其应用。
def foobar_unstructured(module, name):
"""Prunes tensor corresponding to parameter called `name` in `module`
by removing every other entry in the tensors.
Modifies module in place (and also return the modified module)
by:
1) adding a named buffer called `name+'_mask'` corresponding to the
binary mask applied to the parameter `name` by the pruning method.
The parameter `name` is replaced by its pruned version, while the
original (unpruned) parameter is stored in a new parameter named
`name+'_orig'`.
Args:
module (nn.Module): module containing the tensor to prune
name (string): parameter name within `module` on which pruning
will act.
Returns:
module (nn.Module): modified (i.e. pruned) version of the input
module
Examples:
>>> m = nn.Linear(3, 4)
>>> foobar_unstructured(m, name='bias')
"""
FooBarPruningMethod.apply(module, name)
return module试试吧！
model = LeNet()
foobar_unstructured(model.fc3, name='bias')
print(model.fc3.bias_mask)得出:
tensor([0., 1., 0., 1., 0., 1., 0., 1., 0., 1.])脚本的总运行时间：(0 分钟 0.146 秒）
Download Python source code: pruning_tutorial.py Download Jupyter notebook: pruning_tutorial.ipynb