PyTorch Slim 是一个用于模型压缩的工具，可以帮助你减小 PyTorch 模型的尺寸，同时保持其性能。以下是一些关于 PyTorch Slim 的基本指南。

安装 PyTorch Slim

首先，你需要安装 PyTorch 和 PyTorch Slim。以下是一个简单的安装步骤：

  1. 安装 PyTorch：
  2. 安装 PyTorch Slim：
    pip install pytorch-slim

压缩模型

使用 PyTorch Slim 压缩模型非常简单。以下是一个基本的例子：

import torch
from torch.utils.model_zoo import load_url
from pytorch_slim import quantization

# 加载预训练模型
model = load_url('https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth')
model.eval()

# 压缩模型
quantized_model = quantization.quantize(model)

# 保存压缩后的模型
torch.save(quantized_model.state_dict(), 'quantized_model.pth')

性能比较

使用 PyTorch Slim 压缩模型后，你可以通过以下方式比较压缩前后的性能：

# 压缩前
model.eval()
with torch.no_grad():
    input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
    output = model(input)

# 压缩后
quantized_model.eval()
with torch.no_grad():
    output = quantized_model(input)

更多信息

如果你需要更多关于 PyTorch Slim 的信息，请访问我们的 PyTorch Slim 文档。

图片示例

以下是使用 PyTorch Slim 压缩的 ResNet18 模型的图片示例：

ResNet18