jay.xiao

> 理论上是可以的 但使用起来好像确实有点麻烦，一堆问题......，尤其是对ppyoloe-r的剪枝，可以帮我看这个issues吗，用ppyoloe-r原始s的配置进行减枝出错 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/8831 后面我直接改了一下模型，就可以完整执行下来，但中间有几层卷积关系找不对，所以剪出来的比例是0，这个对应的是这个issues‘ https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/issues/1737 在最低下我贴出了我改了结构的ppyoloe-r模型剪枝配置

> @shangshanruowo 好的，相关同学会跟进该问题 #1737 感谢回复，我使用在线量化是可以的，还想问一下，在线训练量化默认是采用线性量化的，可以支持非线性量化吗，如果可以请问配置文件中那个字段可以写一下，找了半天文档没找到...

> 我没有找到您报错的代码片段，最新版本的PaddleSlim包含对于depthwise_conv2d的处理逻辑：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/prune/prune_worker.py#L307 > > 请尝试更新PaddleSlim版本。 好的感谢回复，我还有在paddledetction中使用你们的slim进行量化减枝，使用过程也出现一些问题，在paddledetction上你们同事让我在这边问一下，可以帮忙看一下吗： [https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/8792](url) 预祝新年快乐^_^

感谢回复，我会参考的，一般我看网上的稀疏训练后减枝都是要依据γ重新设计卷积的通道数，组成一个新的cfg，但ppyolo封装的很好了，cfg中也没有记载各个卷积的通道啥的，像网上那样重新搭载cfg还是挺麻烦的，我也对代码不是很熟，paddleslim支持这种那可太棒了，麻烦你可以看一下这个https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/8092 问题吗，我看paddledetection里面都没人回答，我是将训练好的模型传入paddleslim的L1减枝接口函数，老是报错，从错误看是因为模型结构的问题吗，老是anchor长度那里报错，可以麻烦看一下吗，我看你们教程中是加载一个program传入的

> 是不是剪枝后效果比较差所以anchors结果为空？ 感谢回复，这个之前老跨不过去，我就换paddledection用slim进行减枝了，但好像剪出来的模型体积大小和参数文件大小都变大了，我觉得应该模型结构大小变小，参数变大才对，我后面用netron看导出减枝后的模型结构发现减枝的那一层也是通道数没有改变，还是原样子的，在paddledetction那边也请教了，但他们也是我让在这边问问看，可以麻烦看一下吗*.* https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/8792

> > 模型结构大小变小，参数变大才对 > > 请问下用的是静态图还是动态图？参考的是哪个示例？理论上应该是模型结构和参数都变小才对 感谢大佬回复，我是采用paddledetection里面slim对自己的模型进行减枝，是属于ppyolo系列的，采用的是 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.7/configs/slim 这个文档里面的 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.7/configs/slim/prune/ppyolo_r50vd_prune_fpgm.yml 这个示例，修改了自己需要减枝的层和比例，发现导出静态图的时候模型体积和参数都变大了，由于现在过年回老家了，主机远程不了，没得办法贴我的运行状态了，等过年回来我会贴一下。 不过我看你们文档上面使用paddledetction中slim进行裁剪时，好像你们裁剪后的动态图模型参数是变大了的，我也没测过你们文档的模型导出静态会不会变小，应该理论静态会变小吧，动态图参数量变大应该是由于记录了减枝信息吧。 还是感谢快过年了还回复，新年快乐^_^

> 哦哦 参数文件变大应该是多了为0的mask矩阵，那年后再发出来看看吧～ 新年快乐哦 新年好，我回来用主机复现之前的任务了，使用的是paddledetection中slim命令 python tools/train.py -c configs/{MODEL.yml} --slim_config configs/slim/{SLIM_CONFIG.yml} slim_configs配置如下:  在启动训练时，他的信息如下  这里显示剪枝前后GFLOPs并没有变化，减枝率为0，感觉很奇怪，训练几轮后把模型导出发现确实没有减枝，想问一下我是那不对吗

> 哦哦 参数文件变大应该是多了为0的mask矩阵，那年后再发出来看看吧～ 新年快乐哦  这是减枝导出后查看模型结构，其中减枝的那一层没有啥变化通道数，不知道为什么