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十堰网站建设报价,娄底建网站,吴志祥最早做的网站是什么网站,装饰公司营销型网站YOLOv8剪枝代码方法#xff08;一#xff09; 该剪枝代码是基于L1、L2、RandomStrategy进行剪枝 过程如下#xff1a; pip install torch_pruning 0.2.7 剪枝过程如下#xff1a; ①yolov8-train.py进行训练模型权重#xff0c;此时fintune False ②yolov8_pruning.py剪…YOLOv8剪枝代码方法一 该剪枝代码是基于L1、L2、RandomStrategy进行剪枝 过程如下 pip install torch_pruning 0.2.7 剪枝过程如下 ①yolov8-train.py进行训练模型权重此时fintune False ②yolov8_pruning.py剪枝yolov8-train.py训练的模型权重 ③yolov8-train.py再次训练模型权重此时fintune True微调模型参数需注意权重需要在GPU上 ④draw_channels.py绘制剪枝前后通道对比 至此剪枝完成在目标检测领域YOLOv8凭借其出色的性能备受关注。然而模型的大小和计算量有时会成为实际应用中的阻碍这时候模型剪枝就显得尤为重要啦。今天咱就来讲讲基于L1、L2、RandomStrategy的YOLOv8剪枝代码方法。前期准备首先得安装torch_pruning库这个库可是剪枝的得力助手。代码如下pip install torch_pruning 0.2.7这行命令就是通过pip安装指定版本0.2.7的torch_pruning库有了它后续的剪枝操作才能顺利进行。剪枝过程详解1. 初始模型训练第一步是使用yolov8 - train.py来训练模型权重这里要注意设置fintune False。这一步就是让模型从初始状态开始学习构建起对目标检测任务的基础认知。假设yolov8 - train.py里有这样一段核心训练代码简化示意import torch import torch.optim as optim from model import YOLOv8 model YOLOv8() criterion torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer optim.SGD(model.parameters(), lr0.001, momentum0.9) for epoch in range(100): data, labels get_train_data() optimizer.zero_grad() outputs model(data) loss criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()这里创建了YOLOv8模型实例定义了损失函数和优化器然后在循环里进行数据读取、前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。2. 模型剪枝接下来轮到yolov8_pruning.py闪亮登场啦它的任务是对第一步训练得到的模型权重进行剪枝。这部分代码实现基于L1、L2、RandomStrategy的剪枝逻辑。以L1剪枝策略为例简化示意import torch import torch_pruning as tp from model import YOLOv8 model YOLOv8() # 加载第一步训练的权重 model.load_state_dict(torch.load(yolov8_first_train.pth)) # 定义剪枝策略这里以L1为例 strategy tp.strategy.L1Strategy() # 选择剪枝比例这里假设0.2 pruner tp.pruner.MagnitudePruner( model, example_inputstorch.randn(1, 3, 640, 640), importance_score_fnstrategy, pruning_ratio0.2, iterative_steps1 ) for i in range(pruner.total_steps): pruner.step()这里先加载训练好的模型权重然后定义L1剪枝策略创建剪枝器并设定剪枝比例为0.2 最后通过循环逐步进行剪枝操作。3. 微调模型剪完枝后再次使用yolov8 - train.py训练模型权重但这次fintune True也就是要微调模型参数咯。而且要特别注意权重得放在GPU上这样才能充分利用GPU的并行计算能力加速训练过程。假设代码在原来基础上做了如下修改以支持GPU训练和微调简化示意import torch import torch.optim as optim from model import YOLOv8 device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) model YOLOv8().to(device) criterion torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer optim.SGD(model.parameters(), lr0.0001, momentum0.9) # 微调时学习率适当降低 # 加载剪枝后的权重 model.load_state_dict(torch.load(yolov8_pruned.pth)) for epoch in range(50): data, labels get_train_data().to(device) optimizer.zero_grad() outputs model(data) loss criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()这里先判断GPU是否可用并将模型移到相应设备上加载剪枝后的权重降低微调时的学习率在训练循环里也将数据移到GPU上进行计算。4. 绘制通道对比最后使用drawchannels.py绘制剪枝前后通道对比直观地看看剪枝效果。这部分代码主要是基于一些绘图库比如matplotlib来实现。假设drawchannels.py代码如下简化示意import matplotlib.pyplot as plt import torch from model import YOLOv8 # 加载剪枝前模型 model_before YOLOv8() model_before.load_state_dict(torch.load(yolov8_first_train.pth)) # 加载剪枝后模型 model_after YOLOv8() model_after.load_state_dict(torch.load(yolov8_pruned.pth)) # 获取某层通道数假设第一层卷积层 channels_before model_before.conv1.out_channels channels_after model_after.conv1.out_channels plt.bar([Before Pruning, After Pruning], [channels_before, channels_after]) plt.title(Channel Comparison Before and After Pruning) plt.show()这段代码加载剪枝前后的模型获取特定层这里假设第一层卷积层的通道数然后使用matplotlib的bar函数绘制柱状图展示通道对比情况。至此基于L1、L2、RandomStrategy的YOLOv8剪枝就大功告成啦通过这些步骤我们能在一定程度上压缩模型提升其在实际应用中的性能。