YOLO3模型剪枝系列（一）环境的搭建

前言

现在深度学习算法模型的剪枝（prune)和压缩正逐渐成为一个热点。毕竟，AI应用落地最终都会落实到模型在各个平台上的部署和运行。但是现有复杂些功能的算法模型都存在一个实时性问题。 就以yolov3完整版算法模型为例子，在intel cpu上调用openv DNN API来推理它大概需要1秒左右，在海思3519av100上运行，光推理就要有140ms。 此外，复杂模型除了推理速度慢的缺点外，还有就是模型本身size也很大，yolo3完整版模型就有260多MB，这意味着模型加载时间长，且消耗内存大。 

正是因为这些缺点，越来越多的人开始研究 如何在保证准确度条件下来对算法模型进行压缩和剪枝。注意，这里的关键词是保证准确度。如果没有这个条件，那就不用费劲研究剪枝了，直接用模型的变体，比如yolo3-tiny， mobilenetv3-yolo3等。 yolo3-tiny在海思3519a上只需要20ms左右的推理时间，完全满足实时性要求。 但是实际使用就知道，比较复杂的物体识别，比如说识别种类数目比较多，图像上有很多密集型小目标等，Yolo3-tiny等变体小模型还是不能满足要求。 

环境搭建

现在模型剪枝的方向有很多，我参考的开源项目是这个：https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning

其参考的paper我大概看了一下，原理相对还是算比较简单的，就是想对每个conv channel通道做scale，然后对scale factor做lasso回归（L1 Regularization)，看看最终哪些channel的scale facctor很小，接近于0，如果某些channel的scale factor很小，那说明它们对模型output没啥贡献，可以考虑把它们从网络模型去除掉。注意，是把网络模型中整条通道上参数（从输入到输出）都去除掉。论文还提到，由于BN层中刚好有scale因子gamma，而且BN是现代深度学习模型的标配，使用非常普遍，所以方便起见，就直接对gamma系数来做L1正则化。

回到上面提到的开源项目，其主要思路就是稀疏训练->剪枝->fine tune训练。 必要的话，可以对这三个环节进行多次迭代。如何判断需要几次迭代，这里面有些经验成分。 

关于该开源项目脚本运行前的环境搭建，它需要使用python3.x以上的版本，然后使用pip3 install来装下面的软件。下面这个截图就是该项目根目录下的requirements.txt内容。

torch需要装1.2以上的版本，其安装命令： pip3 install torch==1.2

torch包很大， 大概有700多MB，下载还是需要很长时间。 

接下来就可以运行稀疏训练脚本了，但是遇到了下面这个问题：

File "train.py", line 487, in 
    from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/utils/tensorboard/__init__.py", line 4, in 
    raise ImportError('TensorBoard logging requires TensorBoard with Python summary writer installed. '
ImportError: TensorBoard logging requires TensorBoard with Python summary writer installed. This should be available in 1.14 or above.

 看log提示说，torch1.14以上的版本有这个问题，但是我明明装的是torch1.2。 据网上说，torch1.2有bug，建议装最新的torch就可以避免这个问题。 这个说法有待考证，希望知道的朋友给我说一声。 

最后我的解决方法是， 另外安装了tensorboardX， 其命令：pip3 install tensorboardX

另外，将train.py中的代码：

     from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

改成：

        from tensorboardX import SummaryWriter

就ok了。