【源码】基于PyTorch的神经网络自动剪枝工具Autoslim

项目简介

本项目是一个名为Autoslim的自动化神经网络剪枝工具，可帮助用户轻松减少神经网络中的参数数量，减小模型大小，并有可能提升模型性能。该工具通过构建依赖图识别需剪枝的层，还提供了多种剪枝策略。

项目的主要特性和功能

1. 自动化剪枝：用户只需几行代码就能完成全自动化剪枝操作，无需手动调整剪枝参数。
2. 支持多种剪枝策略：涵盖基于L1范数、特征图大小（fpgm）和基础的剪枝策略。
3. 灵活配置：用户可自定义压缩比、层选择等参数来调整剪枝效果。
4. 兼容性强：支持多种PyTorch模型，包括分类、检测和分割模型。
5. 可扩展性：用户能自行封装SOTA剪枝算法，持续更新工具。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，以下是使用步骤： 1. 安装Autoslim：使用pip安装，命令为 pip install -e ./Autoslim。 2. 导入Autoslim库：执行 import torch_pruning as pruning。 3. 创建模型：使用PyTorch构建模型，例如 model = resnet18()。 4. 创建剪枝引擎：执行 slim = pruning.Autoslim(model, inputs=torch.randn(1,3,224,224), compression_ratio=0.5)。 5. 执行剪枝：选择合适的剪枝策略，如 slim.l1_norm_pruning(prune_shortcut=1)。 6. 微调并保存模型：使用自己的训练函数对剪枝后的模型进行微调，并保存模型。

使用案例

1. Resnet-cifar10：用于训练、剪枝和测试 CIFAR-10 数据集的 ResNet-18 模型。
2. Resnet-cifar100：用于训练、剪枝和测试 CIFAR-100 数据集的 ResNet-18 模型。

具体使用案例包含训练、剪枝和测试三个步骤，用户可按需选择使用。

技术支持

使用过程中遇到问题，可通过查看文档、查阅相关教程或寻求社区支持来解决。由于项目会更新迭代，以上信息可能会随之变化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】