restore_prune_retrain_model

功能说明

通道稀疏接口，将输入的待稀疏的图结构按照给定的record_file中稀疏记录进行稀疏，返回修改后可用于稀疏后训练的torch.nn.module模型。

函数原型

prune_retrain_model = restore_prune_retrain_model (model, input_data, record_file)

参数说明

参数名	输入/返回值	含义	使用限制
model	输入	待进行稀疏的模型，已加载权重。	数据类型：torch.nn.module
input_data	输入	模型的输入数据。一个torch.tensor会被等价为tuple(torch.tensor)。	数据类型：tuple
record_file	输入	记录稀疏信息的文件路径及名称，由create_prune_retrain_model生成，确保两个接口生成的模型一致。	数据类型：string
prune_retrain_model	返回值	修改后可用于稀疏后训练的torch.nn.module模型。	默认值：None 数据类型：torch.nn.module

返回值说明

无。

函数输出

稀疏后的模型。

调用示例

import amct_pytorch as amct
# 建立待进行稀疏的网络图结构
model = build_model()
model.load_state_dict(torch.load(state_dict_path))
input_data = tuple([torch.randn(input_shape)])
 
# 调用稀疏模型API
record_file = os.path.join(TMP, 'scale_offset_record.txt')
prune_retrain_model = amct.restore_prune_retrain_model(
               model,
               input_data,
               record_file)

# 从稀疏后训练中断的断点中恢复参数
prune_retrain_model.load_state_dict(torch.load(prune_state_dict_path))

父主题： 稀疏