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图像分类模型裁剪训练

第一步 正常训练图像分类模型

python mobilenetv2_train.py

在此步骤中，训练的模型会保存在output/mobilenetv2目录下

第二步 分析模型参数信息

python param_analysis.py

参数分析完后，会得到mobilenetv2.sensi.data文件，此文件保存了各参数的敏感度信息。

我们可以继续加载模型和敏感度文件，进行可视化，如下命令所示

> python slim_visualize.py
> ```
> 可视化结果出下图
纵轴为`eval_metric_loss`(接下来第三步需要配置的参数)，横轴为模型被裁剪的比例，从图中可以看到，  
- 当`eval_metric_loss`设0.05时，模型被裁掉68.4%（剩余31.6%）  
- 当`eval_metric_loss`设0.1时，模型被裁掉78.5%（剩余21.5%）

![](./sensitivities.png)

## 第三步 模型进行裁剪训练

python mobilenetv2_prune_train.py `` 此步骤的代码与第一步的代码基本一致，唯一的区别是在最后的train函数中，mobilenetv2_prune_train.py修改了里面的pretrain_weights、save_dir、sensitivities_file和eval_metric_loss`四个参数

• pretrain_weights: 在裁剪训练中，设置为之前训练好的模型
• save_dir: 模型训练过程中，模型的保存位置
• sensitivities_file: 在第二步中分析得到的参数敏感度信息文件
• eval_metric_loss: 第二步中可视化的相关参数，通过此参数可相应的改变最终模型被裁剪的比例

裁剪效果

在本示例数据上，裁剪效果对比如下，其中预测采用CPU，关闭MKLDNN进行预测，预测时间不包含数据的预处理和结果的后处理。
可以看到在模型被裁剪掉64%后，模型精度还有上升，单张图片的预测用时减少了37%。

模型	参数文件大小	预测速度	准确率
MobileNetV2	8.7M	0.057s	0.92
MobileNetV2(裁掉68%)	2.8M	0.036s	0.99