midea-ai / aidget Goto Github PK

又继续学习Aidget模型压缩了

看了下剪枝的Markdown文件中给出的运行prune_training.py命令参数--weights ''，意思是从零训练吧。

上次走通剪枝+蒸馏baseline是用的yolov7官方预训练模型进行剪枝训练，今天想按照Markdown里的weights ''命令参数从0剪枝训练发现会报错。

原因是prune_training.py line125加载了不存在的opt.weights路径，我把这行注释了反正是可以正常训练了也不知道对不对
model = torch.load(opt.weights, map_location=device)['model'].float().cuda()
ResRep_object = ResRep(copy.deepcopy(model))        
model = ResRep_object.wrapped_model

还有就是我自己是single_gpu剪枝训练的，代码save的是EMA model，EMA策略会不会使剪枝失效啊？

我使用YOLOv7剪枝时遇到如下报错，具体位置在yolo.py中class Detect的forward函数里，这块是yolo原本就有的，各位大佬我该如何解决这个问题完成剪枝呢
Aidget\compressor\examples\pruning\YOLOv7\models\yolo.py:52: TracerWarning: Converting a tensor to a Python boolean might cause the trace to be incorrect. We can't record the data flow of Python values, so this value will be treated as a constant in the future. This means that the trace might not generalize to other inputs!
if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]: