YOLOv8剪枝技术指南：L1、L2及随机策略详解（一）
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简介：
本文详细介绍了YOLOv8模型的剪枝技术，重点讲解了L1正则化、L2正则化和随机剪枝策略，旨在帮助读者理解如何优化YOLOv8以实现更高效的资源利用。
YOLOv8剪枝技术指南：基于L1、L2及随机策略的模型优化详解
该剪枝过程采用torch_pruning库进行操作，并遵循以下步骤：
首先安装必要的库：
```
pip install torch_pruning==0.2.7
```
接下来，按照如下流程执行剪枝和微调任务：
① 使用`yolov8-train.py`文件训练初始模型权重，此时设置参数fintune为False；
② 利用`yolov8_pruning.py`对上述步骤中得到的模型进行基于L1、L2及随机策略（RandomStrategy）的剪枝操作；
③ 再次运行`yolov8-train.py`，但这次设置参数fintune为True以微调已经经过剪枝处理后的模型权重。注意训练时需确保权重加载在GPU上进行；
④ 使用`draw_channels.py`绘制对比图，展示原始和剪枝后模型之间的通道变化情况。
完成上述步骤即表示整个剪枝过程结束。
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