深度学习模型剪枝策略对比实验报告

深度学习模型剪枝策略对比实验报告

在Transformer模型推理优化中，剪枝技术是降低计算开销的重要手段。本文通过对比三种主流剪枝策略：结构化剪枝、通道剪枝和权重剪枝，在BERT-base模型上进行量化实验。

实验设置

使用PyTorch 2.0框架，基于GLUE基准测试集进行评估。模型精度使用准确率衡量，计算开销通过FLOPs统计。

1. 结构化剪枝

结构化剪枝通过移除整个注意力头或前馈层来降低模型复杂度。代码实现如下：

import torch.nn.utils.prune as prune
# 对注意力头进行剪枝
prune.l1_unstructured(module, name='query', amount=0.3)

2. 通道剪枝

通道剪枝基于通道重要性评估，移除低重要性通道。使用以下方法：

# 基于L1范数计算通道重要性
channel_importance = torch.abs(weight).sum(dim=(1,2,3))
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.4)

3. 权重剪枝

权重剪枝直接移除小幅度权重，保留大部分参数：

# 简单的权重剪枝
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.5)

实验结果对比

结论

通道剪枝在保持精度的同时实现最优的FLOPs减少，适合Transformer模型推理优化场景。