PyTorch模型剪枝是指通過消除神經網絡中不必要的參數或神經元，從而減少模型的大小和計算量的過程。剪枝技術可以幫助優化模型，提高推理速度，降低模型的內存占用和功耗，并且可以通過減少模型參數來提高模型的泛化能力。在PyTorch中，可以使用一些庫和工具來實現模型剪枝，例如使用torch.nn.utils.prune模塊進行權重剪枝，或者使用第三方庫如NNI（Neural Network Intelligence）進行整個網絡的剪枝。
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