剪枝会加快模型的推理速度？？

jke0808 2021-12-30 11:48:24

剪枝会加快模型的推理速度？？

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weixin_38498942 2021-12-30

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这个是由具体的剪枝方法决定的，权值连接剪枝，一般情况下，不能加快推理速度；节点或者filter剪枝可以加快网络的推理速度。

将T5模型的推理速度提高5倍，并将模型大小减小3倍。

网络剪枝（Network Pruning）是一种优化深度学习模型的技术，目的是减少模型的复杂度，提高模型的运行效率，同时尽量保持或提高模型的性能。以下是关于使用YOLOv5进行目标检测时进行网络剪枝的一些详细介绍： 1. 网络剪枝的基本概念权重剪枝：移除神经网络中不重要的权重，减少模型的参数数量。结构剪枝：移除整个神经元或神经元的连接，简化网络结构。稀疏性：通过剪枝引入模型的稀疏性，可以减少计算量和内存占用。 2. 剪枝的目标减少模型大小：降低模型的存储需求。加速推理速度：减少计算量，加快模型的推理速度。降低能耗：在移动设备或边缘设备上运行时，降低能耗。提高模型泛化能力：有时剪枝可以去除模型中的过拟合部分。 3. YOLOv5剪枝的步骤选择性剪枝：根据权重的重要性进行选择性剪枝，通常使用权重的绝对值或基于梯度的方法来评估权重的重要性。迭代剪枝：逐步剪枝，每次剪枝后重新训练模型，以评估剪枝对性能的影响。微调：剪枝后，对模型进行微调，以恢复由于剪枝而可能损失的性能。 4. 剪枝策略全局剪枝：在整个网络中进行剪枝。局部剪枝：仅在网络的特定部分进行剪枝，例如卷积层或全

内容概要：本文详细介绍了YOLOv8模型的剪枝方法及其具体实施步骤。首先，通过安装torch_pruning库作为辅助工具，接着利用yolov8-train.py脚本完成模型的初步训练，期间关闭微调选项以确保模型能够从头学习。随后，采用L1、L2以及随机策略对已训练的模型进行剪枝操作，通过yolov8_pruning.py实现具体的剪枝逻辑。剪枝之后，再次启用微调模式重新训练模型，同时将所有相关运算迁移到GPU上以提高效率。最后，借助draw_channels.py绘制剪枝前后的通道对比图，直观评估剪枝效果。整个过程中强调了各个步骤之间的紧密联系，并提供了详细的代码示例和技术细节。适合人群：熟悉深度学习框架如PyTorch的研究人员和开发者，尤其是那些希望优化现有YOLOv8模型性能的人群。使用场景及目标：适用于需要减少模型体积、加快推理速度的目标检测应用场景。通过对模型进行有效剪枝，可以在保持较高检测精度的前提下显著减小模型规模，从而更好地适应资源受限的硬件环境。其他说明：文中提到的具体实现方式不仅限于YOLOv8，也可以应用于其他类似的卷积神经网络模型。此外，作者还分享了一些实践经验，例如选择合适的剪枝策略、调整参数以避免过度剪枝导致性能大幅下降等问题。

https://download.csdn.net/download/weixin_32759777/12346888这个代码的训练集2

Transformers剪枝_用于transformers训练后剪枝框架_附项目源码_优质项目实战

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