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weight pruning（权重剪枝）--学习笔记

作者：Cpp五条 | 2024-03-05 11:44:07

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权重剪枝

权重剪枝是一种模型优化技术。在权重剪枝中，它在训练过程中逐渐将模型权重归零，以实现模型稀疏。
深度模型通常会有更好的预测精度，但是它面临计算开销过大的问题。模型压缩(model compress)是提高深度模型推理效率的一种解决方案，它期望在不损失精度或者精度损失可控的范围内，加速推理效率，减低内存开销。
1. 模型压缩算法主要包括权重量化(quantization)、剪枝(pruning)、低秩分解等
2. 量化需要硬件或者推理引擎的对低精度8-bit计算支持，目前tensorflow在x86和gpu环境下还没有很好的支持，因此量化只帮助实现了模型大小下降，没有实现推理的加速。model pruning学习的材料是tensorflow repo中的tensorflow/contrib/model_pruning，实际了解后发现它属于pruning中no-structural pruning，其加速效果依赖具体的硬件实现，加速效果一般，tensorflow 中对稀疏矩阵运算没有特别好的优化（依赖于底层的 SparseBLAS 实现，目前还没有特别好的）。
3. 有些深度学习网络模型over-parameterized,为了使其在资源受限的环境下高效的进行推理预测，要么减少网络的隐藏单元（hidden unit）同时保持模型密集连接结构，要么采用针对大模型进行模型剪枝（model pruning）。
4. 大而稀疏的模型优于小而密集的模型，
tensorflow中的模型剪枝是一种训练时剪枝。对于需要被剪枝的网络模型，对于网络中每个需要被剪枝的层（layer)添加一个二进制掩码变量（binary mask variable ），该变量的大小和形状和改层的权重张量（weight tensor）相同。在训练图中加入一些ops，它负责对该层的权重值（weights）的绝对值进行排序，通过mask将最小的权重值屏蔽为0。在前向传播时该掩模的对应位与选中权重进行相与输出feature map，如果该掩模对应位为0则对应的权重相与后则为0，在反向传播时掩模对应位为0的权重参数则不参与更新。除此之外，文章提出了一种新的自动逐步修剪算法（automated gradual pruning），它实际上是定义了一种稀疏度变化的规则，初始时刻，稀疏度提升较快，而越到后面，稀疏度提升速度会逐渐放缓，这个主要是基于冗余度的考虑。因为初始时有大量冗余的权值，而越到后面保留的权值数量越少，不能再“大刀阔斧”地修剪，而需要更谨慎些，避免“误伤无辜”。
剪枝（pruning）丢弃了不严重影响模型表现的权重。
在优化过程中，有的权重比其他权重用更大的幅度量级（有正有负）进行更新，这些权重可以看作”更重要“的权重。
训练结束之后，我们检查网络每一层的权重幅值，并找出”重要“的权重。寻找方法如下（heuristics）：
1. 降序排列权重幅值
2. 找到在队列中更早出现的那些幅值（对应weight maginitudes更大）”那些“具体有多少，取决于有百分之多少的权重需要被剪枝。（percentage of weights to be pruned）
3. 设定一个阈值，权重幅值在阈值之上的权重会被视为是重要的权重。这个阈值的设定也有以下几种方法：
  1. 这个阈值可以是整个网络中最小的权重梯度
  2. 这个阈值可以是该网络中某一层的最小权重阈值。在这种情况下，不同层的“重要”权重之间是有偏差的。

对训练好的神经网络剪枝

先取出权重，然后进行从小到大排列。基于稀疏百分比（sparsity_percentage=0.7），把权重中的从小到大排列的前百分之七十的权重设置为0。

实现代码：


# 复制内核权重并获得列式L2规范的排名索引
kernel_weights = np.copy(k_weights)
ind = np.argsort(np.linalg.norm(kernel_weights, axis=0))
 
# 要设置为0的索引数
sparsity_percentage = 0.7
cutoff = int(len(ind)*sparsity_percentage)
 
# 将2D内核权重矩阵中的索引设置为0
sparse_cutoff_inds = ind[0:cutoff]
kernel_weights[:,sparse_cutoff_inds] = 0.

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