如何为tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude设置可调整的层？

Question

我正在应用从tensorflow_model_optimization，tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude()到MobileNetV2的剪枝功能。

是否有任何方法只设置一些层的模型是可操纵的？对于培训，有一个方法"set_trainable"，但我还没有找到任何等效的修剪。

如有任何意见或评论，将不胜感激！)

Answer 1

最后，我发现您还可以在每个层应用prune_low_magnitude()。

因此，解决方法是定义一个包含将被修剪的层的名称或类型的列表，并对该列表中的所有层进行逐层剪枝。