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:
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