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BEVFusion 剪枝工具准备完成总结
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更新时间: 2025-10-30

✅ 所有工具已准备就绪！

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核心问题回答: 剪枝需要重新训练吗？
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答案: ❌ 不需要完全重新训练，✅ 只需要短期微调

对比:
  完全重新训练: 20-24 epochs, 7-8天
  剪枝后微调:   3-5 epochs,  12-15小时  ← 快30倍！

原因:
  - 剪枝保留了epoch_23学到的特征
  - 只需要调整剩余通道的权重
  - 使用很小的学习率微调
  - 起点好，收敛快

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已创建的工具
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📚 文档（5个）:
  1. 模型分析结果与优化方案.md  - 分析结果和方案
  2. 模型优化启动计划.md        - 完整优化计划
  3. 模型优化_快速开始.md        - 快速指南
  4. 剪枝工具使用指南.md         - 详细使用说明 ⭐
  5. EPOCH23_训练中的评估结果.md - Baseline数据

🛠️ 工具脚本（4个）:
  1. tools/pruning/prune_bevfusion_builtin.py  - 剪枝主脚本 ⭐
  2. tools/analysis/analyze_checkpoint.py      - 模型分析
  3. 一键剪枝和微调.sh                         - 自动化脚本
  4. 准备剪枝工具.sh                           - 工具准备

📊 分析结果:
  - Epoch 23: 45.72M参数, 174MB (FP32)
  - Camera Backbone: 27.55M (60%) ← 最大模块
  - 目标: 剪枝到32M (-30%)

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立即可执行的命令
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快速测试（5分钟）:
  python tools/pruning/prune_bevfusion_builtin.py \
    --checkpoint runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth \
    --output pruning_results/test_pruned.pth \
    --target-ratio 0.80

正式剪枝（15分钟）:
  python tools/pruning/prune_bevfusion_builtin.py \
    --checkpoint runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth \
    --output pruning_results/bevfusion_pruned_32M.pth \
    --target-ratio 0.70

一键完整流程:
  bash 一键剪枝和微调.sh

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微调训练（剪枝后执行，12小时）
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启动命令:
  torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
    configs/.../multitask_enhanced_phase1_HIGHRES.yaml \
    --load_from pruning_results/bevfusion_pruned_32M.pth \
    --run-dir runs/pruned_finetune \
    --cfg-options \
      max_epochs=3 \
      optimizer.lr=5.0e-6 \
      data.workers_per_gpu=0

建议执行时间: 
  - 等Stage 1完成后（~9天后）
  - 或者现在使用GPU 4-7（不影响Stage 1）

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预期结果
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剪枝后（立即）:
  参数量: 45.72M → 32M (-30%)
  大小: 174MB → 122MB
  精度: 预计下降3-5%（未微调）

微调后（12小时）:
  参数量: 32M
  大小: 122MB (FP32) → 30MB (INT8后)
  精度损失: <2%
  NDS: ~0.680-0.690
  mAP: ~0.630-0.640

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下一步建议
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选项A: 现在测试剪枝（5分钟，推荐）
  → 快速验证工具可用
  → 查看剪枝效果
  → 不影响任何训练

选项B: 现在正式剪枝（15分钟）
  → 生成剪枝模型
  → 等Stage 1完成后微调
  → 提前准备好

选项C: 等待Stage 1完成再剪枝
  → 更稳妥
  → 集中处理
  → 避免资源冲突

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推荐: 选项A（现在测试）
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原因:
  ✓ 只需5分钟
  ✓ 验证工具正常
  ✓ 了解剪枝效果
  ✓ 完全不影响Stage 1训练
  ✓ 提前发现问题

执行:
  cd /workspace/bevfusion
  
  python tools/pruning/prune_bevfusion_builtin.py \
    --checkpoint runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth \
    --output pruning_results/test_pruned_20percent.pth \
    --target-ratio 0.80
  
  python tools/analysis/analyze_checkpoint.py \
    pruning_results/test_pruned_20percent.pth

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