模型剪枝是深度学习模型优化的重要技术，旨在通过移除冗余参数或结构，减少模型体积并提升推理效率。以下是关键要点：

剪枝方法分类

  1. 结构化剪枝（如L1_Loss、L2_Loss）
    • 通过权重阈值筛选，批量移除神经元或通道
    • 示例：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/结构化剪枝/" alt="结构化剪枝"/></center>
  2. 非结构化剪枝（如Random_Weight）
    • 逐个移除不重要的权重
    • 需配合量化技术使用
    • 示例：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/非结构化剪枝/" alt="非结构化剪枝"/></center>
  3. 基于重要性评分（如Magnitude）
    • 通过梯度、激活值等指标评估参数重要性
    • 示例：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/重要性评分/" alt="重要性评分"/></center>

工具推荐

  • 🚀 TensorRT：支持动态剪枝优化
  • 🧰 PyTorch：内置torch.nn.utils.prune模块
  • 📊 ONNX Runtime：提供剪枝后量化功能

注意事项

  • ❗剪枝后需重新训练以恢复性能
  • ⚠️ 避免移除关键权重导致精度下降
  • 📌 建议结合剪枝+量化+蒸馏多阶段优化

如需深入实践，可参考模型压缩完整教程获取代码示例。