AllenNLP 对应版本的剪枝器是可以使用的，但其作为一个被弃用的模块已经从 AllenNLP 的主要代码库中移除了。不过，您仍然可以创建您自己的剪枝器。以下是一个基本的代码示例：

import torch

def prune_linear_layer(layer, index_to_mask):
    # transpose the index mask
    inverted_mask = torch.ones_like(layer.weight)
    inverted_mask[index_to_mask] = 0

    # multiply by inverted mask to zero out weights
    layer.weight.data *= inverted_mask

    # in the case of fully connected layers, we want to zero out the biases
    # if they exist
    if layer.bias is not None:
        layer.bias.data *= inverted_mask.sum(dim=0)

    return layer

此代码需要一个层及将要被剪枝的索引输入，并返回新层。您可以在 AllenNLP 的模型中使用此功能来对层进行剪枝。