prune_model_weight
功能说明
模型剪枝接口，根据原始的权重、较小参数加载的剪枝Transformer模型实例、剪枝配置传入接口，将原始的权重进行剪枝，并将剪枝后的权重载入较小参数的模型实例中。
函数原型
prune_model_weight(model, prune_config, weight_file_path)
参数说明
参数名 |
输入/返回值 |
含义 |
使用限制 |
|---|---|---|---|
model |
输入 |
剪枝后模型实例。 |
必选。 数据类型：MindSpore模型或PyTorch模型。 |
config |
输入 |
剪枝的配置。 |
必选。 数据类型： PruneConfig对象。 |
weight_file_path |
输入 |
剪枝前的原始模型权重文件所在路径及文件名。 |
必选。 数据类型：String。 MindSpore模型的权重文件需为ckpt格式，PyTorch框架的权重文件需为pt/pth/pkl/bin格式。 |
调用示例
from modelslim.common.prune.transformer_prune.prune_model import PruneConfig
from modelslim.common.prune.transformer_prune.prune_model import prune_model_weight
# 定义配置类
prune_config = PruneConfig()
prune_config.set_steps(['prune_blocks', 'prune_bert_intra_block']). \
add_blocks_params('uniter\.encoder\.encoder\.blocks\.(\d+)\.', {0: 1, 1: 3, 2: 5, 3: 7, 4: 9, 5: 11})
# 传入参数，对model进行剪枝
prune_model_weight(model, prune_config, weight_file_path = "xxx.ckpt")
父主题： 剪枝接口
