torch.nn.utils.prune.random_structured

torch.nn.utils.prune.random_structured(module, name, amount, dim) [исходный код]

Выполняет прореживание тензора, удаляя случайные каналы вдоль указанного измерения.

Выполняет прореживание тензора, соответствующего параметру с именем name в module, удаляя указанное количество amount (в настоящее время не прореженных) каналов вдоль указанного dim, выбранных случайным образом. Изменяет модуль на месте (и также возвращает измененный модуль), выполняя следующие действия:

1. добавляет именованный буфер с именем name+'_mask', соответствующий двоичной маске, примененной методом прореживания к параметру name.
2. заменяет параметр name его прореженной версией, сохраняя исходный (непрореженный) параметр в новом параметре с именем name+'_orig'.

Параметры:

• module (nn.Module) – модуль, содержащий тензор для прореживания
• name (str) – имя параметра в module, к которому будет применено прореживание.
• amount (int or float) – количество параметров для прореживания. Если float, должно находиться в диапазоне от 0.0 до 1.0 и обозначать долю параметров для прореживания. Если int, обозначает абсолютное количество параметров для прореживания.
• dim (int) – индекс измерения, вдоль которого определяются прореживаемые каналы.

Возвращает:

измененную (то есть прореженную) версию входного модуля

Тип возвращаемого значения:

module (nn.Module)

Примеры

>>> m = prune.random_structured(nn.Linear(5, 3), "weight", amount=3, dim=1)
>>> columns_pruned = int(sum(torch.sum(m.weight, dim=0) == 0))
>>> print(columns_pruned)
3