Open Ixuanzhang opened 4 years ago
你好,针对原来的模型,按照上述代码,仅涉及到了nn.BatchNorm2d、nn.Conv2d、nn.Linear三种情况,并没考虑到m0为Bottleneck的情况,故这样子写,并没有剪枝Bottleneck中的BN层。不知道是我理解错了,还是?
请问是哪个文件里的?
resprune.py中 第144行开始
我知道那句注释 但因为缺少 elif isinstance(m0, Bottleneck) 我觉得对Bottleneck中的BN层并未作处理
因为当 用您的代码
model = resnet(depth=101, dataset='cifar10')
old_modules = list(model.modules())
for layer_id in range(len(old_modules)):
m0 = old_modules[layer_id]
print(layer_id)
print(m0)
结果是:
所以按照我的理解,您写的代码中未考虑Bottleneck中的BN。 可能是我理解错了,望指教!谢谢
我发现我理解的有问题 我再详细看一下 谢谢