PyTorch 剪枝是一种高效的模型压缩技术，可通过移除冗余参数提升推理速度并降低存储需求。以下为关键 API 说明与使用示例：

常用剪枝方法 📊

  • 结构化剪枝：按固定规则移除整个神经元或通道
    结构化剪枝
  • 随机剪枝：基于随机策略进行参数裁剪
    随机剪枝
  • 按重要性剪枝：根据权重敏感度选择性移除参数
    重要性剪枝

API 操作流程 ✅

  1. 导入剪枝模块： 
    import torch.nn.utils.prune as prune
  2. 选择剪枝方法并应用： 
    prune.random_prune(module, names='weight', amount=0.5)
  3. 评估剪枝效果：
    PyTorch剪枝工具库 提供可视化分析工具

拓展学习 🚀