一种模型剪枝、任务执行方法、装置、存储介质及设备

本说明书公开了一种模型剪枝、任务执行方法、装置、存储介质及设备。在此方法中，可以获取待处理模型，并针对待处理模型中包含的每层中间层，根据在通过待处理模型执行推理任务的过程中输入到该中间层的输入数据和通过该中间层得到的输出结果，对该中间层进行重要性量化评估，以确定该中间层的互信息量化贡献值，进而可以根据每层中间层的互信息量化贡献值，从各中间层中选取出冗余中间层，并根据选取结果，对待处理模型进行剪枝处理，得到处理后的模型，以在降低处理后的模型的参数量的同时避免对处理后的模型进行大规模的重训练，从而可以降低对大规模深度学习模型进行调整所需的成本。