17 YOLOv11模型剪枝实战：用结构化剪枝+知识蒸馏把参数量砍掉一半老伙计们，上周我们聊了RT部署，把模型跑到了3ms级。但有个做安防的哥们儿给我发了条消息：“模型在Jetson Nano上推理要120ms，帧率不到10，客户说要退货。”我一看，他的模型参数有70M，边缘设备根本扛不住。这让我想起自己刚入行时，为了把模型塞进树莓派，连续熬了三个通宵的经历。今天，我们就来解决这个“模型太大跑不动”的经典问题——用结构化剪枝+知识蒸馏，在保持精度的前提下，把参数量砍掉一半。痛点拆解：为什么你的剪枝总是“剪废了”？先说说常见的错误认知。很多人以为剪枝就是“把权重小的通道直接删掉”，结果模型精度掉成狗。我给你看个反例代码：# 错误示范：直接按权重大小剪枝importtorchimporttorch.nn.utils.pruneasprune model