手工通道稀疏算法

AMCT使用的通道稀疏算法为BalancedL2Norm，该算法通过计算权重各个filter（输出维度通道）的L2范数（各元素的平方和然后求平方根），对输出通道进行重要性排序并裁剪重要性较低的通道，即重要性低的通道优先被稀疏，原理下图所示：

稀疏配置文件中通过BalancedL2NormFilterPruner字段（以PyTorch框架为例，参数解释请参见量化感知训练简易配置文件说明）来控制BalancedL2Norm算法。

• prune_ratio：稀疏率，是被稀疏的filter数量与filter总数量的比值，稀疏化的程度由稀疏率控制，例如0.3的稀疏率表示30%的输出通道将被裁剪。
• ascend_optimized：昇腾亲和优化，当前使用的为16对齐的优化方案，开启16对齐后，稀疏后保留的通道数将向16的倍数对齐。例如原始通道有20个，配置稀疏率为0.25并不开启16对齐时，稀疏后保留通道数为15；若相同稀疏率但开启16对齐，则稀疏后保留通道数为16；该配置可以提高稀疏后的模型在昇腾AI处理器上的推理性能。