torch.nn.utils.prune.random_structured

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

通过沿着指定的维度随机移除通道来剪枝张量。

通过在指定的 dim 上随机选择指定的 amount 的（当前未剪枝的）通道来剪枝 module 中名为 name 的参数。通过以下方式就地修改模块（并返回修改后的模块）：

1. 将一个名为 name+'_mask' 的缓冲区添加到剪枝方法所应用的参数 name 上。

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

参数

• module (nn.Module) – 包含要剪枝的张量的模块

• name (str) – module 中剪枝将作用的参数名称。

• amount (int 或 float) – 要剪枝的参数数量。如果为 float，则应在 0.0 到 1.0 之间，表示要剪枝的参数分数。如果为 int，则表示要剪枝的参数绝对数量。

• dim (int) – 定义要修剪通道的维度索引。

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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