torch.nn.utils.prune.random_unstructured

torch.nn.utils.prune.random_unstructured(module, name, amount)[源代码]

通过随机移除当前未修剪的单元来修剪张量。

通过随机移除指定数量的未被剪枝单元（数量为amount），对module中名为name的参数对应的张量进行剪枝。就地修改模块，并返回修改后的模块。

1. 添加一个名为name+'_mask'的缓冲区，该缓冲区对应于剪枝方法应用于参数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）参数则存储在一个名为 name+'_orig' 的新参数中。

参数

• module (nn.Module) – 包含待修剪张量的模块

• name (str) – 进行剪枝操作的模块中的参数名称。

• amount (int 或 float) – 参数的修剪数量。如果为float类型，应在0.0到1.0之间，并表示要修剪的参数比例。如果是int类型，则表示要绝对修剪的具体参数数量。

返回值

输入模块的修改版（即简化后的版本）

返回类型

模块（nn.Module）

示例

>>> m = prune.random_unstructured(nn.Linear(2, 3), 'weight', amount=1)
>>> torch.sum(m.weight_mask == 0)
tensor(1)