Python如何压缩PyTorch模型

如果您需要将PyTorch模型部署到移动设备或者嵌入式设备上，那么压缩PyTorch模型可能是一个很好的选择。压缩模型可以减小模型的大小，降低模型的存储和传输成本，并加速模型的推理过程。本文将介绍如何使用PyTorch提供的工具来压缩PyTorch模型。

一、示例代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu1(out)
        out = self.fc2(out)
        out = self.softmax(out)
        return out

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

input_size = 20
hidden_size = 10
output_size = 2

model = Net(input_size, hidden_size, output_size).to(device)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# Train the model
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    x = torch.randn(100, input_size).to(device)
    y = torch.randint(output_size, size=(100,)).to(device)
    outputs = model(x)
    loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# Save the model
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

上述代码创建了一个简单的神经网络模型，训练并保存了该模型。

二、压缩模型

在 PyTorch 中，有多种方法可以压缩模型，本文将介绍两种常用的方法：剪枝和量化。

1. 剪枝

剪枝是一种减少模型参数总量的方法，其实现方法是将模型中参数值较小的连接删除。

使用 PyTorch 实现剪枝的步骤如下：

1.1 加载模型

model = Net(input_size, hidden_size, output_size).to(device)
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

1.2 定义剪枝器

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

def prune_model(model, pruning_method):
    if pruning_method == "l1":
        for name, module in model.named_modules():
            if isinstance(module, torch.nn.Linear):
                L1Unstructured.apply(module, 'weight', amount=0.2)
    elif pruning_method == "random":
        for name, module in model.named_modules():
            if isinstance(module, torch.nn.Linear):
                RandomUnstructured.apply(module, 'weight', amount=0.2)
    else:
        raise ValueError("Invalid pruning method.")

上述代码定义了两种剪枝方法： L1 剪枝和随机剪枝，其中 L1 剪枝会剪掉每层权重值绝对值最小的权重，随机剪枝会随机剪掉某些权重。

1.3 压缩模型

prune_method = "l1"    # 使用 L1 剪枝
prune_model(model, prune_method)
torch.save(model.state_dict(), "{}_pruned_{}.pth".format(prune_method, "model"))

上述代码使用 L1 剪枝方法压缩模型，并保存压缩后的模型。

2. 量化

量化是一种减少模型存储空间和计算时间的方法，其实现方法是减小模型中参数的精度。

使用 PyTorch 实现量化的步骤如下：

2.1 加载模型

model = Net(input_size, hidden_size, output_size).to(device)
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

2.2 定义量化器

from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub
from torch.quantization import Quantize, DeQuantize

def quantize_model(model):
    quantize = QuantStub()
    dequantize = DeQuantStub()

    def fuse_module(module):
        if type(module) == nn.Sequential:
            children = list(module.children())
            for i in range(len(children)):
                if type(children[i]) == nn.Conv2d and \
                        i + 1 < len(children) and \
                        type(children[i + 1]) == nn.BatchNorm2d:
                    conv = children[i]
                    bn = children[i + 1]

                    fused_conv_bn = nn.Sequential(
                        nn.Conv2d(conv.in_channels,
                                  conv.out_channels,
                                  kernel_size=conv.kernel_size,
                                  stride=conv.stride,
                                  padding=conv.padding,
                                  bias=True if conv.bias is not None else False),
                        nn.BatchNorm2d(conv.out_channels,
                                       eps=bn.eps,
                                       momentum=bn.momentum,
                                       affine=bn.affine,
                                       track_running_stats=bn.track_running_stats)
                    )

                    fused_conv_bn[0].weight = nn.parameter.Parameter(torch.cat([conv.weight, conv.bias.reshape(-1, 1, 1, 1)], dim=1))
                    if conv.bias is not None:
                        fused_conv_bn[0].bias = nn.parameter.Parameter(conv.bias, requires_grad=False)

                    fused_conv_bn[-1].weight = nn.parameter.Parameter(bn.weight, requires_grad=False)
                    fused_conv_bn[-1].bias = nn.parameter.Parameter(bn.bias, requires_grad=False)

                    children[i] = fused_conv_bn
                    children.pop(i + 1)
                    break
            for i, child in enumerate(children):
                children[i] = fuse_module(child)
            return nn.Sequential(*children)
        else:
            return module

    model = fuse_module(model)
    model.qconfig = torch.quantization.default_qconfig
    torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
    model = nn.Sequential(quantize, model, dequantize)
    model.eval()
    return model

上述代码定义了量化器，其中将 Conv2d 和 BatchNorm2d 合并为一个单一的操作。

2.3 压缩模型

quant_model = quantize_model(model)
quant_model.eval()
accuracy = test_model(quant_model)
print("Accuracy:", accuracy.item())

torch.save(quant_model.state_dict(), "quantized_model.pth")

上述代码使用量化器压缩模型，并保存压缩后的模型。

三、总结

本文介绍了如何使用 PyTorch 实现模型压缩的两种方法：剪枝和量化。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的压缩方法，以获得更小、更快、更精确的神经网络模型。