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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
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✅ 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
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对比:
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完全重新训练: 20-24 epochs, 7-8天
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剪枝后微调: 3-5 epochs, 12-15小时 ← 快30倍！
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原因:
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- 剪枝保留了epoch_23学到的特征
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- 只需要调整剩余通道的权重
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- 使用很小的学习率微调
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- 起点好，收敛快
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已创建的工具
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📚 文档（5个）:
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1. 模型分析结果与优化方案.md - 分析结果和方案
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2. 模型优化启动计划.md - 完整优化计划
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3. 模型优化_快速开始.md - 快速指南
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4. 剪枝工具使用指南.md - 详细使用说明 ⭐
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5. EPOCH23_训练中的评估结果.md - Baseline数据
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🛠️ 工具脚本（4个）:
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1. tools/pruning/prune_bevfusion_builtin.py - 剪枝主脚本 ⭐
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2. tools/analysis/analyze_checkpoint.py - 模型分析
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3. 一键剪枝和微调.sh - 自动化脚本
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4. 准备剪枝工具.sh - 工具准备
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📊 分析结果:
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- Epoch 23: 45.72M参数, 174MB (FP32)
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- Camera Backbone: 27.55M (60%) ← 最大模块
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- 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）:
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python tools/pruning/prune_bevfusion_builtin.py \
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--checkpoint runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth \
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--output pruning_results/test_pruned.pth \
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--target-ratio 0.80
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正式剪枝（15分钟）:
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python tools/pruning/prune_bevfusion_builtin.py \
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--checkpoint runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth \
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--output pruning_results/bevfusion_pruned_32M.pth \
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--target-ratio 0.70
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一键完整流程:
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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:
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torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
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configs/.../multitask_enhanced_phase1_HIGHRES.yaml \
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--load_from pruning_results/bevfusion_pruned_32M.pth \
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--run-dir runs/pruned_finetune \
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--cfg-options \
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max_epochs=3 \
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optimizer.lr=5.0e-6 \
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data.workers_per_gpu=0
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建议执行时间:
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- 等Stage 1完成后（~9天后）
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- 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）:
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参数量: 45.72M → 32M (-30%)
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大小: 174MB → 122MB
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精度: 预计下降3-5%（未微调）
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微调后（12小时）:
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参数量: 32M
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大小: 122MB (FP32) → 30MB (INT8后)
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精度损失: <2%
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NDS: ~0.680-0.690
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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）
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→ 快速验证工具可用
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→ 查看剪枝效果
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→ 不影响任何训练
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选项B: 现在正式剪枝（15分钟）
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→ 生成剪枝模型
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→ 等Stage 1完成后微调
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→ 提前准备好
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选项C: 等待Stage 1完成再剪枝
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→ 更稳妥
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→ 集中处理
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→ 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:
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✓ 只需5分钟
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✓ 验证工具正常
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✓ 了解剪枝效果
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✓ 完全不影响Stage 1训练
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✓ 提前发现问题
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执行:
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cd /workspace/bevfusion
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python tools/pruning/prune_bevfusion_builtin.py \
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--checkpoint runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth \
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--output pruning_results/test_pruned_20percent.pth \
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--target-ratio 0.80
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python tools/analysis/analyze_checkpoint.py \
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pruning_results/test_pruned_20percent.pth
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