从零学习大模型(十三)-----LayerDrop 和 Layer Pruning

LayerDrop 和 Layer Pruning 都是神经网络模型简化技术,目的是通过减少网络中的层数来提高效率和降低计算开销,但它们在实现方法上有所不同。

LayerDrop

Transformer 模型以及其他深层神经网络由于其层数深、参数众多,容易导致过拟合,并且训练时间和推理时间成本都很高。为了减少这些问题,同时让模型更具弹性,研究者们提出了 LayerDrop 技术,它可以让网络学习如何应对不同层的丢失情况,进而提高模型在缺失信息条件下的能力。LayerDrop 可以让模型具备"简化结构"的能力,而不影响模型的整体性能。

基本概念

LayerDrop 的核心思想是对网络中的层进行"Dropout",类似于在训练过程中对神经元进行随机丢弃。不同之处在于,LayerDrop 是在模型的宏观结构上起作用,随机跳过一些完整的层,而不是 Dropout 那样对层内部的神经元进行操作。

具体来说,LayerDrop 的执行包含以下几个方面:

  • 随机丢弃网络层:在训练过程中,每次前向传播时会随机跳过一些层,而非完整遍历所有层。这种随机性会在每次训练中构建出不同的模型路径。
  • 保持模型的整体目标不变:LayerDrop 训练时虽然随机跳过部分层,但模型的训练目标保持不变,模型仍然被训练来优化原本的目标函数。
  • 增强网络弹性:通过强制模型学会在缺失某些层时依然要保持性能,LayerDrop 增强了网络的弹性和泛化能力,这样在推理阶段,即使模型由于部署需要而进行层的裁剪,也能保持较好的性能。

LayerDrop 的实现步骤

  1. 层的选择和丢弃
    • 在模型训练的每次前向传播中,LayerDrop 会以某个概率(例如 10% 或 15%)随机选择某些层并跳过它们。
    • 选择的策略可以是"随机丢弃",也可以是"均匀丢弃",即确保每几层中都有某个层被丢弃。通常的做法是在多层 Transformer 或 RNN 这样的模型中,以一定概率丢弃某些层。
  2. 在残差连接(Residual Connections)中的应用
    • 对于 Transformer 这种包含大量残差连接的模型,LayerDrop 的设计还必须考虑残差连接的机制。因为丢弃某些层后,残差路径必须保持有效,以免出现维度不匹配的问题。
    • LayerDrop 丢弃某一层时,残差连接将直接跳过该层,将输入数据直接传递给后面的层。
  3. 概率控制与分布
    • LayerDrop 丢弃层的概率可以根据模型的深度进行调节。例如,模型越深,可以设置更高的丢弃概率来减少训练负担。
    • 这种基于深度的概率控制方式保证了网络的关键层不被丢弃,降低了由于重要层丢失导致模型性能下降的风险。

LayerDrop 的代码实现

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import math

def get_device():
    # 检测是否有 GPU 可用,否则使用 MPS(Mac 上的 Metal 支持)或 CPU
    if torch.cuda.is_available():
        return torch.device("cuda")
    elif torch.backends.mps.is_available():
        return torch.device("mps")
    else:
        return torch.device("cpu")

# 定义 Transformer 编码层,加入 LayerDrop
class LayerDropTransformerEncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1, layerdrop_prob=0.2):
        super(LayerDropTransformerEncoderLayer, self).__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)

        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)
        self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)

        self.activation = F.relu
        self.layerdrop_prob = layerdrop_prob

    def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None):
        # 判断是否要丢弃该层
        if self.training and torch.rand(1).item() < self.layerdrop_prob:
            return src  # 直接跳过该层,返回输入

        # Self-attention 操作
        src2 = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask, key_padding_mask=src_key_padding_mask)[0]
        src = src + self.dropout1(src2)
        src = self.norm1(src)

        # Feedforward 网络
        src2 = self.linear2(self.dropout(self.activation(self.linear1(src))))
        src = src + self.dropout2(src2)
        src = self.norm2(src)
        return src

# 定义一个包含多个编码层的 Transformer 编码器
class LayerDropTransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, encoder_layer, num_layers):
        super(LayerDropTransformerEncoder, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([encoder_layer for _ in range(num_layers)])
        self.num_layers = num_layers

    def forward(self, src, mask=None, src_key_padding_mask=None):
        output = src

        for layer in self.layers:
            output = layer(output, src_mask=mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask)

        return output

# 定义完整的 Transformer 模型
class LayerDropTransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, ntoken, d_model, nhead, num_encoder_layers, dim_feedforward, dropout, layerdrop_prob):
        super(LayerDropTransformerModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(ntoken, d_model)
        encoder_layer = LayerDropTransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout, layerdrop_prob)
        self.encoder = LayerDropTransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers)
        self.d_model = d_model
        self.fc_out = nn.Linear(d_model, ntoken)

    def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None):
        src = self.embedding(src) * math.sqrt(self.d_model)
        output = self.encoder(src, mask=src_mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask)
        output = self.fc_out(output)
        return output

# 测试模型的运行
if __name__ == "__main__":
    # 模型参数定义
    ntoken = 1000  # 词汇表大小
    d_model = 512  # 嵌入维度
    nhead = 8  # 多头注意力头数
    num_encoder_layers = 6  # 编码层数
    dim_feedforward = 2048  # 前馈网络的维度
    dropout = 0.1  # Dropout 概率
    layerdrop_prob = 0.2  # LayerDrop 概率

    # 创建模型
    device = get_device()
    model = LayerDropTransformerModel(ntoken, d_model, nhead, num_encoder_layers, dim_feedforward, dropout, layerdrop_prob).to(device)

    # 创建输入数据(假设序列长度为 10,batch 大小为 32)
    src = torch.randint(0, ntoken, (10, 32)).to(device)

    # 前向传播
    output = model(src)
    print(output.shape)  # 输出形状应为 (序列长度, batch 大小, 词汇表大小)

LayerDrop 在训练中的作用

LayerDrop 通过强制模型在不同深度的网络结构上学习,让模型适应不同的网络路径。在模型训练阶段随机丢弃某些层可以起到以下几个作用:

  • 降低过拟合:LayerDrop 可以看作是对层的正则化,防止模型对特定层的参数过度依赖,降低过拟合的可能性。
  • 增强模型的鲁棒性:通过随机丢弃层,LayerDrop 让模型在推理时更能够适应不同的深度变化,这对深度模型的压缩和部署非常有帮助。
  • 提高泛化能力:由于模型需要在每次前向传播中应对不同的层被丢弃的情况,它会被训练得更具泛化能力,从而对未知数据的适应性更强。

LayerDrop 与 Dropout 的对比

  • Dropout:在训练过程中随机丢弃神经元(即某一层中的部分节点),主要针对细粒度的神经元层级。
  • LayerDrop:在训练过程中随机丢弃整个网络层,作用于宏观结构层面,主要用于深层次的 Transformer 或 RNN 之类的模型。

两者的目标都是为了减少模型的过拟合并提高模型的鲁棒性,但作用的粒度不同。LayerDrop 适合用于非常深的模型,尤其是当整个层的作用可能存在冗余时,而 Dropout 则通常应用于全连接层或卷积层中来提高细粒度的正则化效果。

Layer Pruning

基本概念

Layer Pruning 的目标是通过确定网络中对最终输出影响不大的层,将其剪除,以此来简化模型的结构。它可以在训练结束后对模型进行后处理,以减少参数量和计算复杂度。通过移除网络中某些层,可以达到以下效果:

  • 降低推理时间:通过减少不必要的层,可以降低推理时的计算成本,加快推理速度。
  • 减少存储需求:剪枝后的模型参数变少,所需存储资源也相应降低。
  • 提高在资源受限设备上的可用性:如移动设备或嵌入式设备,这些设备具有有限的计算能力和内存。

Layer Pruning 的具体过程

层的重要性评估

Layer Pruning 的第一步是评估每个层对模型整体性能的贡献。重要性评估有多种方法,常见的有:

  • 基于梯度的评估:利用梯度来计算每一层对损失函数的敏感性。梯度较小的层被认为对模型贡献较低,可以考虑剪除。
  • 基于激活值的评估:衡量层输出的激活值大小。如果某些层的激活值长期接近零或者变化不大,表明它们对最终输出的贡献较小,可以被剪除。
  • 基于信息增益:通过信息论的方法,评估层对模型整体表现的影响。如果层在信息增益上贡献较少,也可以被视为可剪除层。
选择性移除不重要的层

根据上述评估结果,确定哪些层可以被移除。通常有以下策略:

  • 直接移除不重要层:将评估得分较低的层直接从网络中移除。
  • 逐步移除:为了避免模型性能的大幅下降,可以选择逐步移除不重要的层,并在每一步移除后重新微调模型,以保证性能不会显著下降。
模型微调(Fine-tuning)

在移除不重要的层之后,模型需要进行微调(Fine-tuning),以恢复剪枝过程中造成的性能损失。微调是至关重要的一步,通过在原始训练数据上进行再训练,调整剩余层的参数,使得模型在减少层的情况下仍然可以有效地完成任务。

Layer Pruning的代码实现

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import math
import time
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取可用设备
def get_device():
    if torch.cuda.is_available():
        return torch.device("cuda")
    elif torch.backends.mps.is_available():
        return torch.device("mps")
    else:
        return torch.device("cpu")

# 定义 Transformer 编码层
class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super(TransformerEncoderLayer, self).__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)

        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)
        self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)

        self.activation = F.relu

    def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None):
        # Self-attention 操作
        src2 = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask, key_padding_mask=src_key_padding_mask)[0]
        src = src + self.dropout1(src2)
        src = self.norm1(src)

        # Feedforward 网络
        src2 = self.linear2(self.dropout(self.activation(self.linear1(src))))
        src = src + self.dropout2(src2)
        src = self.norm2(src)
        return src

# 定义 Transformer 编码器
class TransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, encoder_layer, num_layers):
        super(TransformerEncoder, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([encoder_layer for _ in range(num_layers)])
        self.num_layers = num_layers

    def forward(self, src, mask=None, src_key_padding_mask=None):
        output = src
        for layer in self.layers:
            output = layer(output, src_mask=mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask)
        return output

    def prune_layers(self, prune_count):
        # 使用 L1 范数评估每层的重要性并移除指定数量的层
        importance_scores = []
        for i, layer in enumerate(self.layers):
            with torch.no_grad():
                # 计算每个编码层的 L1 范数来衡量其重要性
                score = torch.sum(torch.abs(layer.self_attn.in_proj_weight))
                importance_scores.append((i, score.item()))

        # 按重要性分数从低到高排序
        importance_scores.sort(key=lambda x: x[1])
        # 选择要剪枝的层的索引
        prune_indices = [index for index, _ in importance_scores[:prune_count]]

        # 移除指定的层
        self.layers = nn.ModuleList([layer for i, layer in enumerate(self.layers) if i not in prune_indices])
        self.num_layers = len(self.layers)

# 定义完整的 Transformer 模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, ntoken, d_model, nhead, num_encoder_layers, dim_feedforward, dropout):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(ntoken, d_model)
        encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)
        self.encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers)
        self.d_model = d_model
        self.fc_out = nn.Linear(d_model, ntoken)

    def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None):
        src = self.embedding(src) * math.sqrt(self.d_model)
        output = self.encoder(src, mask=src_mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask)
        output = self.fc_out(output)
        return output

# 测试 Transformer 模型并实现 Layer Pruning
if __name__ == "__main__":
    # 模型参数定义
    ntoken = 1000  # 词汇表大小
    d_model = 512  # 嵌入维度
    nhead = 8  # 多头注意力头数
    num_encoder_layers = 24  # 初始编码层数
    dim_feedforward = 2048  # 前馈网络的维度
    dropout = 0.1  # Dropout 概率

    # 创建模型
    device = get_device()
    model = TransformerModel(ntoken, d_model, nhead, num_encoder_layers, dim_feedforward, dropout).to(device)

    # 创建输入数据(假设序列长度为 10,batch 大小为 32)
    src = torch.randint(0, ntoken, (10, 32)).to(device)

    # 打印原始模型层数
    print(f"Original number of layers: {model.encoder.num_layers}")

    # 评估每一层的重要性并剪枝
    prune_count = 6  # 要剪枝的层数量
    model.encoder.prune_layers(prune_count)

    # 打印剪枝后的模型层数
    print(f"Number of layers after pruning: {model.encoder.num_layers}")

    # 测试剪枝后的模型
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        output = model(src)
        print(f"Output shape after pruning: {output.shape}")

    # 比较剪枝前后的前向传播时间
    times_before_pruning = []
    times_after_pruning = []
    num_iterations = 50

    # 剪枝前的模型
    model_before_pruning = TransformerModel(ntoken, d_model, nhead, num_encoder_layers, dim_feedforward, dropout).to(device)
    model_before_pruning.eval()
    for _ in range(num_iterations):
        start_time = time.time()
        with torch.no_grad():
            model_before_pruning(src)
        end_time = time.time()
        times_before_pruning.append(end_time - start_time)

    # 剪枝后的模型
    for _ in range(num_iterations):
        start_time = time.time()
        with torch.no_grad():
            model(src)
        end_time = time.time()
        times_after_pruning.append(end_time - start_time)

    # 计算平均时间
    avg_time_before_pruning = sum(times_before_pruning) / num_iterations
    avg_time_after_pruning = sum(times_after_pruning) / num_iterations

    # 打印前向传播时间比较结果
    print(f"Average forward pass time before pruning: {avg_time_before_pruning:.6f} seconds")
    print(f"Average forward pass time after pruning: {avg_time_after_pruning:.6f} seconds")

    # 绘制比较图表
    labels = ['Before Pruning', 'After Pruning']
    avg_times = [avg_time_before_pruning, avg_time_after_pruning]

    plt.figure(figsize=(6, 4))
    plt.bar(labels, avg_times, color=['blue', 'green'])
    plt.ylabel('Average Forward Pass Time (seconds)')
    plt.title('Layer Pruning Forward Pass Time Comparison')
    plt.show()

Layer Pruning 的应用场景

Layer Pruning 通常用于深度神经网络,尤其是在以下场景中:

  • 模型部署:在移动端或嵌入式设备上部署模型时,计算资源和存储资源有限,Layer Pruning 是有效的模型压缩手段。
  • 减少推理时间:在实时应用(如自动驾驶、实时翻译)中,减少推理时间至关重要。通过 Layer Pruning,可以有效减少计算负担。
  • 加速训练:Layer Pruning 还可以在训练过程中减少计算量,从而加快训练速度,尤其是在一些迭代训练的任务中。

Layer Pruning 的优势与比较

优势

  • 降低计算复杂度:通过移除冗余层,显著减少网络的计算量,特别是在深度非常大的网络中效果显著。
  • 减少模型大小:剪枝后的模型具有更少的参数,存储需求更低,非常适合在资源受限的设备上部署。
  • 结构化剪枝的高效性:与非结构化剪枝(如移除单个神经元或权重)相比,层剪枝保持了模型结构的完整性,易于实现硬件加速。

与其他剪枝方法的比较

  • 非结构化剪枝:如剪掉单个权重或神经元,虽然可以显著减少参数量,但对硬件加速支持不友好,因为其剪枝结果通常是稀疏的张量。而 Layer Pruning 是一种结构化剪枝,减少了整个层,使得网络更适合硬件加速。
  • 通道剪枝(Channel Pruning):通道剪枝和 Layer Pruning 类似,也属于结构化剪枝,但它是在卷积神经网络的通道层级上进行的。Layer Pruning 则是在网络整体层级上操作,影响更大。
相关推荐
TANGLONG2225 分钟前
【初阶数据结构与算法】复杂度分析练习之轮转数组(多种方法)
java·c语言·数据结构·c++·python·算法·面试
深圳快瞳科技9 分钟前
基于鸟类AI识别的果园智能物联网解决方案
人工智能·物联网
恒风521220 分钟前
空元组同一空间,空列表不是同一空间print(a is b, c is d)
python
学习前端的小z22 分钟前
【AIGC】ChatGPT提示词Prompt高效编写技巧:逆向拆解OpenAI官方提示词
人工智能·chatgpt·prompt·aigc
chian-ocean23 分钟前
跨模态对齐与跨领域学习:提升AI泛化与理解能力的研究
人工智能·学习
pen-ai24 分钟前
【机器学习】19. CNN 卷积神经网络 Convolutional neural network
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·cnn
云空24 分钟前
AI工具列表
大数据·人工智能·深度学习·学习·机器学习
寰梦32 分钟前
AI大模型如何重塑软件开发流程?
人工智能
fadedtj32 分钟前
书生大模型实战 【2】 ——上海人工智能实验室,InternLM开源社区
人工智能
forestsea41 分钟前
Springboot 整合 Java DL4J 构建自然语言处理之机器翻译系统
java·人工智能·spring boot·深度学习·自然语言处理·机器翻译·deep learning