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。

修剪与module中名为name的参数对应的张量， 通过随机移除指定dim上指定amount的（当前未修剪的）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，对应于修剪方法应用于参数 name 的二进制掩码。

2. 将参数 name 替换为其修剪后的版本，而原始（未修剪）参数存储在一个名为 name+'_orig' 的新参数中。

Parameters

• 模块 (nn.Module) – 包含要剪枝的张量的模块

• 名称 (字符串) – 在 模块 中进行剪枝操作的参数名称。

• amount (int 或 float) – 要剪枝的参数数量。 如果 float，应在 0.0 和 1.0 之间，并表示要剪枝的参数比例。如果 int，它表示要剪枝的参数的绝对数量。

• dim (int) – 要定义剪枝通道的维度索引。

Returns

修改后的（即修剪过的）输入模块版本

Return type

模块 (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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