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网络剪枝——network-slimming 项目复现

news 2025/7/23 22:01:07

目录
网络剪枝——network-slimming 项目复现
- clone 存储库
- Baseline
- - vgg
  - - 训练
    - 结果
  - resnet
  - - 训练
    - 结果
  - densenet
  - - 训练
    - 结果
- Sparsity
- - vgg
  - - 训练
    - 结果
  - resnet
  - - 训练
    - 结果
  - densenet
  - - 训练
    - 结果
- Prune
- - vgg
  - - 命令
    - 结果
  - resnet
  - - 命令
    - 结果
  - densenet
  - - 命令
    - 结果
- Fine-tune
- - vgg
  - - 训练
    - 结果
  - resnet
  - - 训练
    - 结果
  - densenet
  - - 训练
    - 结果
- 模型大小计算脚本 param_counter.py
- 结果汇总
- - CIFAR10

网络剪枝——network-slimming 项目复现

【GiHnub】：Eric-mingjie/network-slimming: Network Slimming (Pytorch) (ICCV 2017) (github.com)
【作者复现项目】：
通过百度网盘分享的文件：network-slimming-regin.zip
链接：https://pan.baidu.com/s/1vTJSLS5ZDjE8R8XaApW96A?pwd=t1z2
提取码：t1z2
- 仅以 CIFAR-10 为例，CIFAR-100 同理.
- 提供中文README_zh-CN.md.
- 包含 CIFAR-10/100 数据集data.cifar10、data.cifar100.
- 解决了 main.py 运行报错问题.
- 加入了计算训练后模型的 Parameters 大小脚本param_counter.py.

clone 存储库

注：若 clone 作者复现项目，则忽略这一步，直接进入下一步；若想自行从头复现，则 clone 以下存储库.

链接：https://pan.baidu.com/s/1nppPLKoiPbJPW60HOa2TxQ?pwd=ud89
提取码：ud89

Baseline

vgg

训练

【命令】：

python main.py --dataset cifar10 --arch vgg --depth 19

这个报错通常出现在使用 Python 的multiprocessing库来创建进程时，尤其是在 Windows 操作系统上. 在 Windows 上，Python 的multiprocessing模块启动新进程的方式与 Linux 或 macOS 不同，它使用 “spawn” 来启动新进程，这意味着每个子进程都会从头开始执行脚本. 因此，如果在脚本顶层级别启动进程（而不是在受保护的if __name__ == '__main__':块中），每个子进程都会尝试再次启动子进程，从而导致无限递归和上述错误.

为了解决这个问题，应 确保多进程代码（即main.py）位于if __name__ == '__main__':保护块内.

# 导入部分
...def main():...if __name__ == '__main__':main()

再次运行命令，又报错：

这个报错通常发生在尝试直接索引一个0维的张量（tensor）时. 在 PyTorch 中，0 维张量是一个单一值的张量，但是不能像普通的数组那样通过索引来访问。要从 0 维张量中获取其 Python 数值，需要使用.item()方法.

为了解决这个问题，应该 使用.item()方法来替换所有.data[0]的用法：

# 在 train 函数中
if batch_idx % args.log_interval == 0:print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.1f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))# 在 test 函数中
for data, target in test_loader:if args.cuda:data, target = data.cuda(), target.cuda()data, target = Variable(data), Variable(target)output = model(data)test_loss += F.cross_entropy(output, target, reduction='sum').item()  # sum up batch losspred = output.data.max(1, keepdim=True)[1]correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()test_loss /= len(test_loader.dataset)

再次运行命令就正常运行了：

结果

Terminal：

在 ./logs 生成文件：checkpoint.pth.tar、model_best.pth.tar

resnet

训练

【命令】：

python main.py --dataset cifar10 --arch resnet --depth 164

结果

densenet

训练

【命令】：

python main.py --dataset cifar10 --arch densenet --depth 40

结果

Sparsity

vgg

训练

【命令】：

python main.py -sr --s 0.0001 --dataset cifar10 --arch vgg --depth 19

结果

resnet

训练

【命令】：

python main.py -sr --s 0.00001 --dataset cifar10 --arch resnet --depth 164

结果

densenet

训练

【命令】：

python main.py -sr --s 0.00001 --dataset cifar10 --arch densenet --depth 40

结果

Prune

vgg

命令

python vggprune.py --dataset cifar10 --depth 19 --percent 0.7 --model ./results/CIFAR10_results/CIFAR10-Vgg/Sparsity/model_best.pth.tar --save ./prunes

与main.py同理，为了解决这个问题，应 确保多进程代码位于if __name__ == '__main__':保护块内：

# 导入部分
...def main():...if __name__ == '__main__':main()

之后就可以正常运行了.

结果

Terminal：

在./prunes生成文件：prune.txt、pruned.pth.tar

在prune.txt中我们可以看到 Number of parameters、Test accuracy：

resnet

命令

python resprune.py --dataset cifar10 --depth 164 --percent 0.4 --model ./results/CIFAR10_results/CIFAR10-Resnet-164/Sparsity/model_best.pth.tar --save ./prunes

结果

densenet

命令

python denseprune.py --dataset cifar10 --depth 40 --percent 0.4 --model ./results/CIFAR10_results/CIFAR10-Densenet-40/Sparsity/model_best.pth.tar --save ./prunes

结果

Fine-tune

vgg

训练

【命令】：

python main.py --refine ./results/CIFAR10_results/CIFAR10-Vgg/Prune/pruned.pth.tar --dataset cifar10 --arch vgg --depth 19 --epochs 160

结果

resnet

训练

【命令】：

python main.py --refine ./results/CIFAR10_results/CIFAR10-Resnet-164/Prune/pruned.pth.tar --dataset cifar10 --arch resnet --depth 164 --epochs 160

结果

densenet

训练

【命令】：

python main.py --refine ./results/CIFAR10_results/CIFAR10-Densenet-40/Prune/pruned.pth.tar --dataset cifar10 --arch densenet --depth 40 --epochs 160

结果

模型大小计算脚本 param_counter.py

【路径】：./script/param_counter.py

import torchdef load_model(model_path):model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))return modeldef count_parameters(model_state_dict):total_params = sum(p.numel() for p in model_state_dict.values())return total_paramsdef get_model_parameters(model_path):# 加载模型状态字典model = load_model(model_path)# 模型状态字典存储在 'state_dict' 键下model_state_dict = model['state_dict'] if 'state_dict' in model else model# 计算参数总数total_params = count_parameters(model_state_dict)return total_params

在main.py中：

from script.param_counter import get_model_parametersdef main():...# 计算 Parametersmodel_path = 'logs/model_best.pth.tar'total_params = get_model_parameters(model_path)print(f'Total parameters in the model: {total_params}')