pytorch之对预训练的bert进行剪枝
大体过程 对层数进行剪枝 1、加载预训练的模型； 2、提取所需要层的权重，并对其进行重命名。比如我们想要第0层和第11层的权重，那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字； 3、更改模型配置文件（保留几层就是几），并且将第11层的权重赋值给第1层； 4、保存模型 ...
原文：Pytorch 剪枝操作实现
Pytorch 剪枝操作实现 首先需要版本为 . 以上, 目前很多模型都取得了十分好的结果, 但是还是参数太多, 占得权重太大, 所以我们的目标是得到一个稀疏的子系数矩阵. 这个例子是基于 LeNet 的 Pytorch 实现的例子, 我们从 CNN 的角度来剪枝, 其实在全连接层与 RNN 的剪枝应该是类似, 首先导入一些必要的模块 然后是 LeNet 的网络结构, 不知道为什么这里的网络结构是 ...
2020-03-28 14:23 2 4717 推荐指数：
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