Pytorch-slimming la master · foolwoodpytorch-slimming · GitHub

GitHub găzduiește peste 50 de milioane de dezvoltatori care lucrează împreună pentru a găzdui și a revizui codul, pentru a gestiona proiecte și pentru a construi software împreună.

master

GitHub este locul în care lumea construiește software

Milioane de dezvoltatori și companii își construiesc, livrează și își întrețin software-ul pe GitHub - cea mai mare și mai avansată platformă de dezvoltare din lume.

pytorch-slimming/prune.py /

Nu s-au găsit definiții în acest fișier.

  • Mergeți la fișierul T
  • Mergeți la linia L
  • Mergeți la definiția R
  • Copiați calea
import os
import argparse
torță de import
torță de import. nn ca nn
din torță. import autograd Variabilă
din seturile de date de import torchvision, transformă
din vgg import vgg
import numpy ca np
# Setări de tăiere
parser = argparse. ArgumentParser (description = 'PyTorch Slimming CIFAR prune')
analizor. add_argument ('--dataset', tip = str, implicit = 'cifar10',
help = 'set de date de antrenament (implicit: cifar10)')
analizor. add_argument ('--test-batch-size', tip = int, implicit = 1000, metavar = 'N',
help = 'introduceți dimensiunea lotului pentru testare (implicit: 1000)')
analizor. add_argument ('--no-cuda', action = 'store_true', implicit = False,
help = 'dezactivează instruirea CUDA')
analizor. add_argument ('--percent', tip = float, implicit = 0,5,
help = 'rata scară redusă (implicit: 0,5)')
analizor. add_argument ('--model', implicit = '', tip = str, metavar = 'PATH',
help = 'calea către modelul brut instruit (implicit: nici unul)')
analizor. add_argument ('--save', implicit = '', tip = str, metavar = 'PATH',
help = 'cale pentru salvarea modelului de prune (implicit: niciuna)')
args = parser. parse_args ()
argumente. cuda = not args. no_cuda și torță. cuda. este disponibil ()
model = vgg ()
dacă arg. cuda:
model . cuda ()
dacă arg. model:
dacă os. cale . isfile (arg. model):
print ("=> încărcarea punctului de control '<>'". format (model arg.))
punct de control = torță. încărcare (model arg.)
argumente. start_epoch = checkpoint ['epoch']
best_prec1 = punct de control ['best_prec1']
model . load_state_dict (punct de control ['state_dict'])
print ("=> punct de control încărcat '<>' (epoca <>) Prec1:"
. format (argumente. model, punct de control [„epocă”], best_prec1))
altceva:
print ("=> nu a fost găsit niciun punct de control în formatul '<>'". (arg. CV)
print (model)
total = 0
pentru m în model. module ():
dacă este instanță (m, nn. BatchNorm2d):
total + = m. greutate. date . forma [0]
bn = torță. zerouri (total)
index = 0
pentru m în model. module ():
dacă este instanță (m, nn. BatchNorm2d):
dimensiune = m. greutate. date . forma [0]
bn [index:( index + dimensiune)] = m. greutate. date . abs (). clona ()
index + = dimensiune
y, i = torță. sortare (bn)
thre_index = int (total * argent. procent)
thre = y [thre_index]
tăiat = 0
cfg = []
cfg_mask = []
pentru k, m în enumerate (model. modules ()):
dacă este instanță (m, nn. BatchNorm2d):
greutate_copie = m. greutate. date . clona ()
mască = greutate_copie. abs (). gt (trei). pluti (). cuda ()
pruned = tăiat + mască. forma [0] - torță. suma (masca)
m. greutate. date . mul_ (mască)
m. părtinire. date . mul_ (mască)
cfg. append (int (torță. sumă (mască)))
cfg_mask. append (mask. clone ())
print ('index de strat: \ t canal total: \ t canal rămas:' .
format (k, mască. formă [0], int (torță. sum (mască))))
instanță elif (m, nn. MaxPool2d):
cfg. anexa („M”)
pruned_ratio = tăiat/total
print („Preprocesarea a reușit!”)
# model de testare simplă după Prelucrare prune
test def ():
kwargs = < 'num_workers': 1, 'pin_memory': True >dacă arg. cuda else <>
test_loader = torță. utils. date . DataLoader (
seturi de date. CIFAR10 ('./data', train = False, transform = transforms. Compune ([
transformă. ToTensor (),
transformă. Normalizare ((0,5, 0,5, 0,5), (0,5, 0,5, 0,5))])),
batch_size = args. test_batch_size, shuffle = True, ** kwargs)
model . eval ()
corect = 0
pentru date, vizați în test_loader:
dacă arg. cuda:
date, target = date. cuda (), target. cuda ()
date, target = Variable (data, volatile = True), Variable (target)
ieșire = model (date)
pred = output. date . max (1, keepdim = True) [1] # obțineți indexul probabilității maxime a jurnalului
corect + = pred. eq (target. data. view_as (pred)). Procesor (). suma ()
print ('\ n Set de testare: Precizie: <>/<> (%) \ n'. format (
corect, len (test_loader. set de date), 100. * corect/len (test_loader. set de date)))
returnează corect/float (len (test_loader. set de date))
Test ()
# Faceți o prune adevărată
print (cfg)
newmodel = vgg (cfg = cfg)
model nou . cuda ()
layer_id_in_cfg = 0
start_mask = torță. cele (3)
end_mask = cfg_mask [layer_id_in_cfg]
pentru [m0, m1] în zip (model. modules (), newmodel. modules ()):
dacă este instanță (m0, nn. BatchNorm2d):
idx1 = np. squeeze (np. argwhere (np. asarray (end_mask. cpu (). numpy ())))
m1. greutate. date = m0. greutate. date [idx1]. clona ()
m1. părtinire. date = m0. părtinire. date [idx1]. clona ()
m1. running_mean = m0. running_mean [idx1]. clona ()
m1. running_var = m0. running_var [idx1]. clona ()
layer_id_in_cfg + = 1
start_mask = final_mask. clona ()
dacă layer_id_in_cfg len (cfg_mask): # nu se schimbă în FC final
end_mask = cfg_mask [layer_id_in_cfg]
instanță elif (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 („În formă: Formă afară:”. format (idx0. formă [0], idx1. formă [0]))
w = m0. greutate. date [:, idx0,:,:]. clona ()
w = w [idx1,:,:,:]. clona ()
m1. greutate. date = w. clona ()
# m1.bias.data = m0.bias.data [idx1] .clone ()
instanță elif (m0, nn. Liniar):
idx0 = np. squeeze (np. argwhere (np. asarray (start_mask. cpu (). numpy ())))
m1. greutate. date = m0. greutate. date [:, idx0]. clona ()
torță. Salvați (< 'cfg': cfg, 'state_dict': newmodel . state_dict ()>, argumente. Salvați )
print (model nou)
model = model nou
Test ()

  • Copiați liniile
  • Copiați legătura permanentă
  • Vezi git blame
  • Referință în noul număr

Nu puteți efectua acțiunea în acest moment.

V-ați conectat cu o altă filă sau fereastră. Reîncărcați pentru a reîmprospăta sesiunea. V-ați deconectat într-o altă filă sau fereastră. Reîncărcați pentru a reîmprospăta sesiunea.