torch.nn.utils.prune.random_structured

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

透過移除指定維度上的隨機通道來修剪張量。

透過隨機選擇的指定 dim 維度，移除 module 中名為 name 的引數對應的張量，移除指定的 amount 量（當前未被修剪的）通道。透過以下方式就地修改模組（並返回修改後的模組）：

1. 新增一個名為 name+'_mask' 的命名緩衝區，對應於剪枝方法應用於引數 name 的二值掩碼。

2. 用剪枝後的版本替換引數 name，同時將原始（未剪枝）引數儲存在一個名為 name+'_orig' 的新引數中。

引數

• module (nn.Module) – module containing the tensor to prune

• name (str) – 在 module 中執行剪枝操作的引數名稱。

• amount (int 或 float) – 要剪枝的引數數量。如果是 float，則應介於 0.0 和 1.0 之間，表示要剪枝的引數的比例。如果是 int，則表示要剪枝的引數的絕對數量。

• dim (int) – 定義要修剪通道的維度的索引。

返回

模組的修改（即剪枝）後的版本

返回型別

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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