Vision Transformer Pruning
时间: 2025-01-05 20:36:45 浏览: 52
### Vision Transformer 剪枝方法与技术
#### 一、结构化剪枝
对于Vision Transformer(ViT),结构化剪枝旨在移除整个组件,比如多头自注意力机制中的某些头部或是前馈网络里的部分层。这种策略有助于保持模型原有的模块化特性并简化推理过程。通过评估各组成部分的重要性来决定哪些可以被安全删除而不显著影响性能[^1]。
#### 二、非结构化剪枝
不同于结构化方式,非结构化剪枝关注于单个权重级别的削减。此方法能够更加精细地控制参数量减少的程度,在不破坏原有架构的前提下实现更高的压缩率。具体操作上可以通过设定阈值筛选出绝对值较小的连接权值设为零从而达到稀疏化的效果[^2]。
#### 三、混合型方案
考虑到两种基本形式各自的优缺点,有研究提出了融合两者优势的新思路——即先执行全局性的粗粒度裁减再局部微调优化剩余单元间的关联强度;或者反过来先做细密程度上的调整之后再考虑较大规模结构调整的可能性。这样的双重处理往往可以获得更佳的结果平衡点[^3]。
```python
import torch.nn.utils.prune as prune
# 对线性层应用L1范数非结构性剪枝
module = model.transformer.encoder.layers[0].linear1
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.2)
# 移除指定比例最不重要的通道(假设是卷积层)
conv_layer = model.patch_embedding.proj
prune.ln_structured(conv_layer, name="weight", amount=0.5, n=2, dim=0)
```
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