【深度学习】Pytorch的深度神经网络剪枝应用

文章目录
1 概述
2 pytorch基于卷积层通道剪枝的方法
3 模型剪枝：Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV 2017).
4 一份复现的剪枝代码

1 概述

网络剪枝个人觉得是一种实用性非常强的网络压缩方法，并且可以和其它模型压缩方法如网络蒸馏、参数位压缩等进行组合，在保留网络识别精度的同时极大幅度的减少网络在使用时的计算量。但是这种简单粗暴实用的方法，虽然在16年就已经提出了，在网上能够找到的资料反而相对较少。根据jacobgil的分析，可能的原因有：1、目前对剪枝的评价方法（决定哪一些参数应该被删除）还不够完善。2、以目前的框架很难实现网络的剪枝。3、各路大神都把这类网络压缩方法作为自己的大招秘而不宣。个人觉得，第2点才是主要原因。。。jacobgil大神采用python2+pytorch实现了对VGG16网络的压缩，不过正因为算法实现较为复杂，所以对于不同的网络结构，还是要对算法做相应调整，不过只要理解了

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