尝试了pytorch.prune的剪枝，但是pth并没有变小，是怎么回事呢？
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- 2025-03-22 10:50彬彬侠的博客 torch.nn.utils.prune是PyTorch提供的参数剪枝（Pruning）工具，用于减少神经网络的计算量和存储需求，特别适用于深度神经网络的优化和部署。torch.nn.utils.prune提供参数剪枝工具，支持随机剪枝、L1剪枝、结构化...
- 2025-03-22 10:51彬彬侠的博客 torch.nn.utils.prune.remove()是PyTorch提供的剪枝移除函数，用于彻底删除剪枝掩码（mask），将剪枝后的权重转换为普通nn.Parameter，确保模型不再受剪枝影响。prune.remove(module,"weight")彻底删除剪枝掩码，让...
- 2024-03-10 15:56@BangBang的博客 局部结构化剪枝（Locall Structured Pruning）有两种函数，对应函数原型如下。
- 2022-03-05 14:16PyTorch提供了一些库，如`torch.nn.utils.prune`，用于实现结构化的或非结构化的剪枝。在实践中，模型剪枝需要遵循一定的策略，例如逐步剪枝、全局剪枝等，以确保模型在剪枝后仍能保持良好的性能。 在进行YOLO模型...
- 2025-03-22 10:51彬彬侠的博客 torch.nn.utils.prune.ln_structured()是PyTorch提供的结构化剪枝方法，用于基于Lp范数移除整个神经元或通道，特别适用于CNN过滤器剪枝、RNN结构优化等任务。prune.ln_structured(module,"weight",amount=0.5,n=1,...
- 2025-11-05 16:53柯瑞奥的博客 自定义剪枝通过继承来执行剪枝，必须实现__init__和两个函数才能完成自定义的剪枝规则设定# 计算绝对权重值的阈值if k ==0:# 找到第k大的元素作为阈值通过对父类源码的大致了解，我对上面代码的理解是，首先调用...
- 2024-06-24 07:56使者大牙的博客 PyTorch剪枝模块prune介绍（上，非结构化剪枝部分）
- 2023-08-10 23:14whaosoft143的博客 另外，pytorch 框架还提供了一些帮助函数:torch.nn.utils.prune.is_pruned(module): 判断模块 是否被剪枝。torch.nn.utils.prune.remove(module, name)：用于将指定模块中指定参数上的剪枝操作移除，从而恢复该参数...
- 2023-06-26 17:13qq_47150350的博客 为了使剪枝成为永久的，我们可以移除weight_orig和weight_mask的重新参数化，并移除forward_pre_hook，我们可以使用torch.nn.utils.prune中的remove功能。例如，假设您想要实现一种剪枝技术，它会剪枝张量中的每个...
- 2025-03-22 10:51彬彬侠的博客 torch.nn.utils.prune.l1_unstructured是PyTorch提供的基于L1范数的非结构化剪枝方法，用于移除权重绝对值最小的部分，适用于深度学习模型稀疏化、优化计算量。prune.l1_unstructured(module,"weight",amount=0.5)...
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