GitHub е дом на над 50 милиона разработчици, които работят заедно за хостване и преглед на код, управление на проекти и изграждане на софтуер заедно.

pytorch-отслабване

GitHub е мястото, където светът създава софтуер

Милиони разработчици и компании изграждат, доставят и поддържат своя софтуер на GitHub - най-голямата и най-модерна платформа за развитие в света.

pytorch-отслабване/prune.py /

Няма дефиниции в този файл.

  • Отидете на файл T
  • Отидете на ред L
  • Отидете на определение R
  • Копирайте пътя
внос os
внос argparse
факел за внос
факел за внос. nn като nn
от факла. autograd променлива
от набори от данни за импортиране на Torchvision, трансформира
от vgg импортиране vgg
импортиране на numpy като np
# Настройки за подрязване
парсер = argparse. ArgumentParser (описание = 'PyTorch Slimming CIFAR prune')
парсер. add_argument ('--dataset', type = str, default = 'cifar10',
help = 'набор от данни за обучение (по подразбиране: cifar10)')
парсер. add_argument ('--test-batch-size', type = int, default = 1000, metavar = 'N',
help = 'размер на партидата за тестване (по подразбиране: 1000)')
парсер. add_argument ('--no-cuda', action = 'store_true', по подразбиране = False,
help = 'деактивира обучението по CUDA')
парсер. add_argument ('--percent', type = float, default = 0.5,
help = 'мащабиране на оскъдна скорост (по подразбиране: 0,5)')
парсер. add_argument ('--model', default = '', type = str, metavar = 'PATH',
help = 'път към суров обучен модел (по подразбиране: няма)')
парсер. add_argument ('--save', default = '', type = str, metavar = 'PATH',
help = 'път за запазване на модела на подрязване (по подразбиране: няма)')
args = парсер. parse_args ()
аргументи. cuda = не аргументи. no_cuda и факел. cuda. е на разположение ()
модел = vgg ()
ако аргументи. cuda:
модел . cuda ()
ако аргументи. модел:
ако os. път. isfile (аргументи. модел):
print ("=> контролна точка за зареждане '<>'". формат (аргументи. модел))
контролно-пропускателен пункт = факел. натоварване (аргументи. модел)
аргументи. start_epoch = контролна точка ['епоха']
best_prec1 = контролна точка ['best_prec1']
модел . load_state_dict (контролна точка ['state_dict'])
print ("=> заредена контролна точка '<>' (epoch <>) Prec1:"
. формат (аргументи. модел, контролна точка ['епоха'], best_prec1))
друго:
print ("=> не е намерена контролна точка при '<>'". формат (аргументи. възобновяване))
печат (модел)
общо = 0
за m в модел. модули ():
if isinstance (m, nn. BatchNorm2d):
общо + = m. тегло. данни . форма [0]
bn = факел. нули (общо)
индекс = 0
за m в модел. модули ():
if isinstance (m, nn. BatchNorm2d):
размер = m. тегло. данни . форма [0]
bn [индекс:( индекс + размер)] = m. тегло. данни . коремни мускули (). клон ()
индекс + = размер
y, i = факел. сортиране (bn)
thre_index = int (общо * аргументи. процента)
три = y [три_индекс]
подрязан = 0
cfg = []
cfg_mask = []
за k, m в изброяване (модел. модули ()):
if isinstance (m, nn. BatchNorm2d):
тегло_копия = m. тегло. данни . клон ()
маска = тегло_копия. коремни мускули (). gt (три). float (). cuda ()
подрязан = подрязан + маска. форма [0] - факел. сума (маска)
м. тегло. данни . mul_ (маска)
м. пристрастие. данни . mul_ (маска)
cfg. append (int (факел. сума (маска)))
cfg_mask. добавяне (маска. клониране ())
print ('индекс на слоя: \ t общ канал: \ t оставащ канал:' .
формат (k, маска. форма [0], int (факел. сума (маска))))
elif isinstance (m, nn. MaxPool2d):
cfg. append ('M')
pruned_ratio = подрязан/общо
print ('Предварителната обработка е успешна!')
# прост тестов модел след предварителна обработка на сини сливи (прост набор от BN скали на нули)
деф тест ():
kwargs = < 'num_workers': 1, 'pin_memory': True >ако аргументи. cuda else <>
test_loader = факел. утили. данни . DataLoader (
набори от данни. CIFAR10 ('./data', train = False, transform = transforms. Compose ([
трансформира. ToTensor (),
трансформира. Нормализирайте ((0,5, 0,5, 0,5), (0,5, 0,5, 0,5))])),
batch_size = аргументи. test_batch_size, shuffle = True, ** kwargs)
модел . eval ()
правилно = 0
за данни, цел в test_loader:
ако аргументи. cuda:
данни, цел = данни. cuda (), цел. cuda ()
data, target = променлива (data, volatile = True), променлива (target)
изход = модел (данни)
pred = изход. данни . max (1, keepdim = True) [1] # получавате индекса на максималната вероятност за регистрация
правилно + = пред. eq (target. data. view_as (pred)). процесор (). сума ()
print ('\ n Тестов набор: Точност: <>/<> (%) \ n'. формат (
правилно, len (test_loader. набор данни), 100. * коректно/len (test_loader. набор данни)))
връщане правилно/плаващо (len (test_loader. набор от данни))
тест ()
# Направете истинска сина слива
печат (cfg)
newmodel = vgg (cfg = cfg)
новмодел. cuda ()
layer_id_in_cfg = 0
start_mask = факел. единици (3)
end_mask = cfg_mask [слой_id_in_cfg]
за [m0, m1] в zip (model. modules (), newmodel. modules ()):
if isinstance (m0, nn. BatchNorm2d):
idx1 = np. стискане (np. argwhere (np. asarray (end_mask. cpu (). numpy ())))
m1. тегло. данни = m0. тегло. данни [idx1]. клон ()
m1. пристрастие. данни = m0. пристрастие. данни [idx1]. клон ()
m1. текущо_средство = m0. тичане_означава [idx1]. клон ()
m1. текущ_вар = m0. тичащ_вар [idx1]. клон ()
layer_id_in_cfg + = 1
начална_маска = крайна_маска. клон ()
ако layer_id_in_cfg len (cfg_mask): # не се променя във Final FC
end_mask = cfg_mask [идентификатор_на_слой_cfg]
elif isinstance (m0, nn. Conv2d):
idx0 = np. squeeze (np. argwhere (np. asarray (start_mask. cpu (). numpy ())))
idx1 = np. стиснете (np. argwhere (np. asarray (end_mask. cpu (). numpy ())))
print ('In shape: Out shape:'. format (idx0. shape [0], idx1. shape [0]))
w = m0. тегло. данни [:, idx0,:,:]. клон ()
w = w [idx1,:,:,:]. клон ()
m1. тегло. данни = w. клон ()
# m1.bias.data = m0.bias.data [idx1] .clone ()
elif isinstance (m0, nn. Linear):
idx0 = np. squeeze (np. argwhere (np. asarray (start_mask. cpu (). numpy ())))
m1. тегло. данни = m0. тегло. данни [:, idx0]. клон ()
факла. запази (< 'cfg': cfg, 'state_dict': newmodel . state_dict ()>, аргументи. запази)
печат (новмодел)
модел = новмодел
тест ()

  • Копиране на редове
  • Копирайте постоянната връзка
  • Вижте git вината
  • Справка в нов брой

Понастоящем не можете да извършите това действие.

Влезли сте с друг раздел или прозорец. Презаредете, за да опресните сесията си. Излязохте от друг раздел или прозорец. Презаредете, за да опресните сесията си.