torch.nn.utils.prune.random_structured

torch.nn.utils.prune.random_structured(module, name, amount, dim)

通过移除指定维度上的随机通道来修剪张量。

通过随机选择的指定 dim 维度，移除 module 中名为 name 的参数对应的张量，移除指定的 amount 量（当前未被修剪的）通道。通过以下方式就地修改模块（并返回修改后的模块）：

1. 添加一个名为 name+'_mask' 的命名缓冲区，对应于剪枝方法应用于参数 name 的二值掩码。

2. 用剪枝后的版本替换参数 name，同时将原始（未剪枝）参数存储在一个名为 name+'_orig' 的新参数中。

参数

• module (nn.Module) – module containing the tensor to prune

• name (str) – 在 module 中执行剪枝操作的参数名称。

• amount (int 或 float) – 要剪枝的参数数量。如果是 float，则应介于 0.0 和 1.0 之间，表示要剪枝的参数的比例。如果是 int，则表示要剪枝的参数的绝对数量。

• dim (int) – 定义要修剪通道的维度的索引。

返回

模块的修改（即剪枝）后的版本

返回类型

module (nn.Module)

示例

>>> m = prune.random_structured(nn.Linear(5, 3), "weight", amount=3, dim=1)
>>> columns_pruned = int(sum(torch.sum(m.weight, dim=0) == 0))
>>> print(columns_pruned)
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