Піторх-схуднення у майстра · глупствопиторк-схуднення · GitHub
У GitHub проживає понад 50 мільйонів розробників, які спільно працюють над розміщенням та переглядом коду, управління проектами та спільним створенням програмного забезпечення.
GitHub - це місце, де світ розробляє програмне забезпечення
Мільйони розробників та компаній створюють, постачають та підтримують своє програмне забезпечення на GitHub - найбільшій та найдосконалішій платформі розробки у світі.
pytorch-slimming/prune.py /
Визначень у цьому файлі не знайдено.
- Перейдіть до файлу T
- Перейдіть до рядка L
- Перейдіть до визначення R
- Копіювати шлях
| імпорт ос |
| імпорт argparse |
| імпортний факел |
| імпортний факел. nn як nn |
| від факела. змінна імпорту автограду |
| з наборів даних імпорту torchvision, перетворює |
| з vgg імпорт vgg |
| імпортувати numpy як np |
| # Налаштування чорносливу |
| синтаксичний аналізатор = argparse. ArgumentParser (опис = 'Чорнослив CIFAR для схуднення PyTorch') |
| парсер. add_argument ('--dataset', type = str, за замовчуванням = 'cifar10', |
| help = 'навчальний набір даних (за замовчуванням: cifar10)') |
| парсер. add_argument ('--test-batch-size', type = int, за замовчуванням = 1000, metavar = 'N', |
| help = 'ввести розмір партії для тестування (за замовчуванням: 1000)') |
| парсер. add_argument ('--no-cuda', action = 'store_true', за замовчуванням = False, |
| help = 'відключає навчання CUDA') |
| парсер. add_argument ('--percent', type = float, за замовчуванням = 0,5, |
| help = 'масштаб розрідженого коефіцієнта (за замовчуванням: 0,5)') |
| парсер. add_argument ('--model', default = '', type = str, metavar = 'PATH', |
| help = 'шлях до необробленої навчальної моделі (за замовчуванням: немає)') |
| парсер. add_argument ('--save', за замовчуванням = '', type = str, metavar = 'PATH', |
| help = 'шлях до збереження моделі чорносливу (за замовчуванням: немає)') |
| args = парсер. parse_args () |
| аргументи. cuda = не аргументи. no_cuda та факел. cuda. доступний () |
| model = vgg () |
| якщо аргументи. cuda: |
| модель. cuda () |
| якщо аргументи. модель: |
| якщо ос. шлях. isfile (аргументи. модель): |
| print ("=> контрольна точка завантаження '<>'". формат (аргументи. модель)) |
| КПП = факел. навантаження (аргументи. модель) |
| аргументи. start_epoch = контрольна точка ['епоха'] |
| best_prec1 = контрольна точка ['best_prec1'] |
| модель. load_state_dict (контрольний пункт ['state_dict']) |
| print ("=> завантажена контрольна точка '<>' (epoch <>) Prec1:" |
| . формат (аргументи. модель, контрольна точка ['епоха'], best_prec1)) |
| ще: |
| print ("=> контрольної точки не знайдено у форматі '<>'". формат (аргументи. резюме)) |
| друк (модель) |
| всього = 0 |
| для м у моделі. модулі (): |
| if isinstance (m, nn. BatchNorm2d): |
| загальна + = m. вага. даних. форма [0] |
| bn = факел. нулі (всього) |
| індекс = 0 |
| для м у моделі. модулі (): |
| if isinstance (m, nn. BatchNorm2d): |
| розмір = м. вага. даних. форма [0] |
| bn [індекс:( індекс + розмір)] = m. вага. даних. абс (). клон () |
| індекс + = розмір |
| y, i = факел. сортувати (млрд) |
| thre_index = int (загальний * аргумент. відсотків) |
| thre = y [thre_index] |
| обрізаний = 0 |
| cfg = [] |
| cfg_mask = [] |
| для k, m в переліченні (модель. модулі ()): |
| if isinstance (m, nn. BatchNorm2d): |
| вага_копії = м. вага. даних. клон () |
| маска = вага_копії. абс (). gt (три). float (). cuda () |
| обрізаний = обрізаний + маска. форма [0] - факел. сума (маска) |
| м. вага. даних. mul_ (маска) |
| м. упередженість. даних. mul_ (маска) |
| cfg. append (int (факел. сума (маска))) |
| cfg_mask. додати (маска. clone ()) |
| print ('Індекс шару: \ t загальний канал: \ t залишився канал:' . |
| формат (k, маска. форма [0], int (факел. сума (маска)))) |
| elif isinstance (m, nn. MaxPool2d): |
| cfg. append ('M') |
| pruned_ratio = обрізаний/загальний |
| print ('Попередня обробка успішна!') |
| # проста тестова модель після попередньої обробки чорносливу (простий встановити шкали BN на нулі) |
| def test (): |
| кварги = < 'num_workers': 1, 'pin_memory': True >якщо аргументи. cuda else <> |
| test_loader = факел. утилів. даних. DataLoader ( |
| набори даних. CIFAR10 ('./data', train = False, transform = transforms. Compose ([ |
| перетворює. ToTensor (), |
| перетворює. Нормалізувати ((0,5, 0,5, 0,5), (0,5, 0,5, 0,5))])), |
| batch_size = аргументи. test_batch_size, shuffle = True, ** кварги) |
| модель. eval () |
| правильно = 0 |
| для даних, ціль у test_loader: |
| якщо аргументи. cuda: |
| дані, ціль = дані. cuda (), ціль. cuda () |
| data, target = змінний (data, volatile = True), змінний (target) |
| вихід = модель (дані) |
| pred = вихід. даних. max (1, keepdim = True) [1] # отримати індекс максимальної імовірності журналу |
| правильний + = перед. eq (ціль. дані. view_as (pred)). ЦП (). сума () |
| print ('\ n Тестовий набір: Точність: <>/<> (%) \ n'. формат ( |
| правильно, len (test_loader. набір даних), 100. * правильно/len (test_loader. набір даних))) |
| повернути правильний/плаваючий (len (test_loader. набір даних)) |
| тест () |
| # Зробіть справжній чорнослив |
| друк (cfg) |
| newmodel = vgg (cfg = cfg) |
| newmodel. cuda () |
| layer_id_in_cfg = 0 |
| start_mask = факел. ті (3) |
| end_mask = cfg_mask [ідентифікатор_ шару_в_cfg] |
| для [m0, m1] в zip (model. modules (), newmodel. modules ()): |
| if isinstance (m0, nn. BatchNorm2d): |
| idx1 = np. squeeze (np. argwhere (np. asarray (end_mask. cpu (). numpy ()))) |
| m1. вага. дані = m0. вага. дані [idx1]. клон () |
| m1. упередженість. дані = m0. упередженість. дані [idx1]. клон () |
| m1. працює_означає = m0. запуск_значення [idx1]. клон () |
| m1. працює_вар = m0. запущений_вар [idx1]. клон () |
| ідентифікатор_шару в_cfg + = 1 |
| start_mask = кінцева_маска. клон () |
| якщо layer_id_in_cfg len (cfg_mask): # не змінюється у Final FC |
| end_mask = cfg_mask [ідентифікатор_ шару_в_cfg] |
| elif isinstance (m0, nn. Conv2d): |
| idx0 = np. squeeze (np. argwhere (np. asarray (start_mask. cpu (). numpy ()))) |
| idx1 = np. squeeze (np. argwhere (np. asarray (end_mask. cpu (). numpy ()))) |
| print ('In shape: Out shape:'. format (idx0. shape [0], idx1. shape [0])) |
| w = m0. вага. дані [:, idx0,:,:]. клон () |
| w = w [idx1,:,:,:]. клон () |
| m1. вага. дані = w. клон () |
| # m1.bias.data = m0.bias.data [idx1] .clone () |
| elif isinstance (m0, nn. лінійний): |
| idx0 = np. squeeze (np. argwhere (np. asarray (start_mask. cpu (). numpy ()))) |
| m1. вага. дані = m0. вага. дані [:, idx0]. клон () |
| факел. зберегти (< 'cfg': cfg, 'state_dict': newmodel . state_dict ()>, аргументи. зберегти) |
| друк (нова модель) |
| модель = новамодель |
| тест () |
- Копіювати рядки
- Копіювати постійне посилання
- Переглянути git вину
- Довідка в новому випуску
Зараз ви не можете виконати цю дію.
Ви ввійшли з іншої вкладки чи вікна. Оновіть, щоб оновити сеанс. Ви вийшли з іншої вкладки чи вікна. Оновіть, щоб оновити сеанс.