模型剪枝效果评估：量化指标体系构建

模型剪枝效果评估：量化指标体系构建

在Transformer模型推理优化中，剪枝技术是提升推理效率的关键手段之一。本文将围绕剪枝效果的量化评估，构建一套可复现、可衡量的指标体系。

剪枝策略与实现

我们采用结构化剪枝方法，通过设定阈值来移除权重较小的通道。以下为具体代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

def prune_channels(model, prune_ratio=0.5):
    """对模型进行通道剪枝"""
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, nn.Conv2d) or isinstance(module, nn.Linear):
            weight = module.weight.data
            # 计算每个通道的L1范数
            channel_norms = torch.norm(weight, p=1, dim=(1, 2, 3) if len(weight.shape) == 4 else (1,))
            # 确定剪枝阈值
            threshold = torch.quantile(channel_norms, prune_ratio)
            # 生成掩码
            mask = channel_norms > threshold
            # 应用掩码
            if len(weight.shape) == 4:
                module.weight.data *= mask.view(-1, 1, 1, 1)
            else:
                module.weight.data *= mask.view(-1, 1)

评估指标体系

我们构建了以下量化指标：

1. 模型大小变化：剪枝前后模型参数量变化率
2. 推理速度提升：通过torch.profiler测量前向传播时间
3. 精度损失：在验证集上的准确率变化
4. 内存占用：使用torch.cuda.memory_allocated()监控显存变化

可复现评估步骤

1. 使用上述剪枝函数对模型进行剪枝处理
2. 通过torchsummary.summary(model, input_size)获取剪枝后参数量
3. 在相同硬件环境下分别测试剪枝前后的推理时间
4. 在验证集上进行精度测试，计算准确率差异
5. 记录并比较各指标变化情况

该评估体系能有效量化剪枝效果，为模型优化提供数据支持。