pytorch之對預訓練的bert進行剪枝
大體過程 對層數進行剪枝 1、加載預訓練的模型； 2、提取所需要層的權重，並對其進行重命名。比如我們想要第0層和第11層的權重，那么需要將第11層的權重保留下來並且重命名為第1層的名字； 3、更改模型配置文件（保留幾層就是幾），並且將第11層的權重賦值給第1層； 4、保存模型 ...
原文：Pytorch 剪枝操作實現
Pytorch 剪枝操作實現 首先需要版本為 . 以上, 目前很多模型都取得了十分好的結果, 但是還是參數太多, 占得權重太大, 所以我們的目標是得到一個稀疏的子系數矩陣. 這個例子是基於 LeNet 的 Pytorch 實現的例子, 我們從 CNN 的角度來剪枝, 其實在全連接層與 RNN 的剪枝應該是類似, 首先導入一些必要的模塊 然后是 LeNet 的網絡結構, 不知道為什么這里的網絡結構是 ...
2020-03-28 14:23 2 4717 推薦指數：
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