PyTorchにおけるニューラルネットワークの剪定方法：L1Unstructured vs. RandomUnstructured vs. MagnitudeStructured

PyTorchのニューラルネットワークにおけるtorch.nn.utils.prune.PruningContainer.add_pruning_method()解説

使用例

import torch
from torch.nn.utils.prune import PruningContainer, L1Unstructured

# モデルと剪定コンテナを作成
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(100, 10),
)
pruning_container = PruningContainer(model)

# 剪定方法を追加
pruning_container.add_pruning_method(L1Unstructured(amount=0.1))

# モデルを剪定
pruning_container.prune()

# 剪定後のモデルを確認
print(model)

引数

• name: 剪定方法の名前 (必須)
• pruning_method: 剪定方法を表すオブジェクト (必須)
• parameters: 剪定方法のオプションパラメータ (任意)

剪定方法

torch.nn.utils.pruneモジュールには、いくつかの剪定方法が用意されています。

• L1Unstructured: L1ノルムに基づいて、接続を剪定する方法
• RandomUnstructured: ランダムに接続を剪定する方法
• MagnitudeStructured: 接続の重みの大きさに基づいて、接続を剪定する方法

詳細

torch.nn.utils.prune.PruningContainer.add_pruning_method()の詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

torch.nn.utils.prune.PruningContainer.add_pruning_method()は、PyTorchのニューラルネットワークにおいて、剪定方法を追加するための関数です。剪定は、モデルのサイズと計算量を減らす効果的な手法です。

PyTorchのニューラルネットワークにおける剪定サンプルコード

L1Unstructured剪定

import torch
from torch.nn.utils.prune import PruningContainer, L1Unstructured

# モデルと剪定コンテナを作成
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(100, 10),
)
pruning_container = PruningContainer(model)

# L1Unstructured剪定方法を追加
pruning_container.add_pruning_method(L1Unstructured(amount=0.1))

# モデルを剪定
pruning_container.prune()

# 剪定後のモデルを確認
print(model)

RandomUnstructured剪定

import torch
from torch.nn.utils.prune import PruningContainer, RandomUnstructured

# モデルと剪定コンテナを作成
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.ReLU(),
    torchnn.Linear(100, 10),
)
pruning_container = PruningContainer(model)

# RandomUnstructured剪定方法を追加
pruning_container.add_pruning_method(RandomUnstructured(amount=0.1))

# モデルを剪定
pruning_container.prune()

# 剪定後のモデルを確認
print(model)

MagnitudeStructured剪定

import torch
from torch.nn.utils.prune import PruningContainer, MagnitudeStructured

# モデルと剪定コンテナを作成
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 100),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(100, 10),
)
pruning_container = PruningContainer(model)

# MagnitudeStructured剪定方法を追加
pruning_container.add_pruning_method(MagnitudeStructured(amount=0.1))

# モデルを剪定
pruning_container.prune()

# 剪定後のモデルを確認
print(model)

複数

PyTorchのニューラルネットワークにおける剪定のその他の方法

torch.nn.Moduleのprune()メソッド

import torch
from torch.nn import Linear, ReLU

# モデルと剪定方法を作成
model = torch.nn.Sequential(
    Linear(10, 100),
    ReLU(),
    Linear(100, 10),
)
pruning_method = L1Unstructured(amount=0.1)

# モデルを剪定
model.prune(pruning_method)

# 剪定後のモデルを確認
print(model)

torch.optim.lr_scheduler.LambdaLRを使用して、学習率を剪定率に合わせて調整することができます。

import torch
from torch.nn import Linear, ReLU
from torch.optim import Adam
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR

# モデルとオプティマイザを作成
model = torch.nn.Sequential(
    Linear(10, 100),
    ReLU(),
    Linear(100, 10),
)
optimizer = Adam(model.parameters())

# 剪定方法と学習率スケジューラを作成
pruning_method = L1Unstructured(amount=0.1)
lambda_lr = lambda epoch: 1.0 - pruning_method.get_pruning_amount(epoch)
lr_scheduler = LambdaLR(optimizer, lambda_lr)

# モデルを訓練
for epoch in range(10):
    # 訓練処理
    ...

    # 学習率を更新
    lr_scheduler.step()

# 剪定後のモデルを確認
print(model)

カスタム剪定方法

上記の方法以外にも、独自の剪定方法を実装することができます。

import torch
from torch.nn import Linear, ReLU

# カスタム剪定方法
class CustomPruningMethod:
    def __init__(self, amount):
        self.amount = amount

    def get_pruning_amount(self, epoch):
        return self.amount

    def prune(self, module, amount):
        # 剪定処理
        ...

# モデルと剪定方法を作成
model = torch.nn.Sequential(
    Linear(10, 100),
    ReLU(),
    Linear(100, 10),
)
pruning_method = CustomPruningMethod(amount=0.1)

# モデルを剪定
pruning_method.prune(model)

# 剪定後のモデルを確認
print(model)

PyTorchのニューラルネットワークにおける剪定には、いくつかの方法があります。それぞれの方法には、利点と欠点があります。

• torch.nn.utils.prune.PruningContainer: 使いやすい
• torch.nn.Module.prune(): 柔軟性が高い
• torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR: 学習率を調整できる
• カスタム剪定方法: