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Does nni contain some new pruning base methods？

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#4,567 opened on 2022年2月21日

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good first issuemodel compressionnew feature

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説明

Describe the issue: Sorry to bother you, in nni, the current basic pruning strategies are Norm, FPGM, ActivationPruner, TaylorFOWeightPruner, etc. Are there other basic strategies, such as HRank, if I want to add it myself, where do I need to rewrite it?

Environment:

  • NNI version: V2.6
  • Training service (local|remote|pai|aml|etc): local
  • Client OS: linux
  • Server OS (for remote mode only):
  • Python version: 3.8
  • PyTorch/TensorFlow version: pytorch1.8
  • Is conda/virtualenv/venv used?: conda
  • Is running in Docker?: no

How to reproduce it?:

コントリビューターガイド

調査方針
この問題は、NNIに新しいプルーニング方法（例：HRank）を追加する方法について尋ねています。ユーザーは、どの基底クラスを拡張し、どこに実装すべきかを知りたいと考えています。nni/compression/pytorch/pruning/basic pruner.py の抽象プルーナーと、NormPruner などの既存のプルーナーを参照してください。研究では、基底クラスを継承し、登録する新しいプルーナークラスの作成方法を探る必要があります。また、最新のNNIドキュメントとカスタムプルーナーの例を確認してください。
技術スタック
pythonpytorch
領域
machine learningai
Issue 種別
機能
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-2日
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
おおむね明確
前提条件
PythonPyTorchModel Pruning Concepts
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
60