人工智能算法工程师(中级)课程17-模型的量化与部署之剪枝技巧与代码详解-二、非结构化剪枝

1. 数学原理

非结构化剪枝是指对模型中的权重矩阵进行稀疏化处理，去除不重要的连接。具体来说，对于权重矩阵$W$，我们可以通过以下公式进行剪枝：
$$W^{\prime }=W\ast mask$$
其中，$mask$是一个与$W$形状相同的矩阵，其元素为0或1。0表示对应的权重被剪枝，1表示保留。

2. 代码实现

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune
# 假设有一个简单的全连接层
fc = torch.nn.Linear(10, 10)
# 非结构化剪枝，剪掉50%的权重
prune.l1_unstructured(fc, 'weight', amount=0.5)
# 查看剪枝后的权重
print(fc.weight)