torch.nn.utils.prune.identity

torch.nn.utils.prune.identity(module, name)

套用修剪重新參數化，而不修剪任何單元。

將修剪重新參數化應用於與 module 中名為 name 的參數相對應的張量，而實際上不修剪任何單元。透過以下方式就地修改模組（並傳回修改後的模組）：

1. 新增一個名為 name+'_mask' 的具名緩衝區，對應於修剪方法應用於參數 name 的二元遮罩。

2. 將參數 name 替換為其修剪後的版本，同時將原始（未修剪）參數儲存在一個名為 name+'_orig' 的新參數中。

注意

遮罩是一個全為 1 的張量。

參數

• module (nn.Module) – 包含要修剪之張量的模組。

• name (str) – module 中將進行修剪的參數名稱。

回傳

輸入模組的修改（即修剪後）版本

回傳類型

module (nn.Module)

範例

>>> m = prune.identity(nn.Linear(2, 3), 'bias')
>>> print(m.bias_mask)
tensor([1., 1., 1.])