均匀量化

均匀量化是指量化后的数据比较均匀地分布在某个数值空间中，例如INT8量化就是用只有8比特的INT8数据来表示32比特的FP32数据或16比特的FP16数据，将FP32/FP16的卷积运算过程（乘加运算）转换为INT8的卷积运算，加速运算和实现模型压缩；均匀的INT8量化则是量化后数据比较均匀地分布在INT8的数值空间[-128, 127]中。

如果均匀量化后的模型精度无法满足要求，则需要进行量化感知训练或基于精度的自动量化或手工调优。

均匀量化支持量化的层以及约束如下，量化示例请参见获取更多样例>resnet50>执行均匀量化。

表1 均匀量化支持的层以及约束

量化方式

支持的层类型

约束

均匀量化

InnerProduct：全连接层

transpose属性为false，axis为1

Convolution：卷积层

filter维度为4

Deconvolution：反卷积层

dilation为1、filter维度为4

Pooling：平均下采样层

下采样方式为AVE，且非global pooling

接口调用流程

均匀量化接口调用流程如图1所示，均匀量化不支持多个GPU同时运行。

图1 均匀量化接口调用流程
蓝色部分为用户实现，灰色部分为用户调用AMCT提供的API实现，用户在Caffe原始网络推理的代码中导入库，并在特定的位置调用相应API，即可实现量化功能。工具运行流程如下：
  1. 用户首先构造Caffe的原始模型，然后使用create_quant_config生成量化配置文件。
  2. 根据Caffe模型和量化配置文件，调用init接口，初始化工具，配置量化因子存储文件，将模型解析为图结构graph。
  3. 调用quantize_model接口对原始Caffe模型的图结构graph进行优化，修改后的图中插入数据量化、权重量化等相关算子，用于计算量化相关参数。
  4. 用户使用3输出的修改后的模型，借助AMCT提供的数据集和校准集，在Caffe环境中进行inference，可以得到量化因子。

    其中数据集用于在Caffe环境中对模型进行推理时，测试量化数据的精度；校准集用来产生量化因子，保证精度。

  5. 最后用户可以调用save_model接口，插入AscendQuant、AscendDequant等量化算子，保存量化模型：包括可在Caffe环境中进行精度仿真的模型文件和权重文件，以及可部署在昇腾AI处理器的模型文件和权重文件。
    • 精度仿真模型文件：文件名中包含fake_quant，模型可在Caffe环境下做推理实现量化精度仿真。
      fake_quant模型主要用于验证量化后模型的精度，可以在Caffe框架下运行。进行前向推理的计算过程中，在fake_quant模型中对卷积层等的输入数据和权重进行了量化反量化的操作，来模拟量化后的计算结果，从而快速验证量化后模型的精度。如下图所示，Quant层、Convolution卷积层和DeQuant层之间的数据都是Float32数据类型的，其中Quant层将数据量化到INT8又反量化为Float32，权重也是量化到INT8又反量化为Float32，实际卷积层的计算是基于Float32数据类型的，该模型用于在Caffe框架验证量化后模型的精度，不能够用于ATC工具转换成om模型。
      图2 fake_quant模型
    • 部署模型文件：文件名中包含deploy，模型经过ATC工具转换后可部署到昇腾AI处理器上。
      deploy模型由于已经将权重等转换成为了INT8, INT32类型， 因此不能在Caffe框架上执行推理计算。如下图所示，deploy模型的AscendQuant层将Float32的输入数据量化为INT8，作为卷积层的输入，权重也是使用INT8数据类型作为计算，在deploy模型中的卷积层的计算是基于INT8，INT32数据类型的，输出为INT32数据类型经过AscendDequant层转换成Float32数据类型传输给下一个网络层。
      图3 deploy模型

调用示例

本章节详细给出训练后量化的模板代码解析说明，通过解读该代码，用户可以详细了解AMCT的工作流程以及原理，方便用户基于已有模板代码进行修改，以便适配其他网络模型的量化。

用户可以参见resnet50>执行均匀量化获取本章节的sample示例代码。训练后量化主要包括如下几个步骤：

  1. 准备训练好的模型和数据集。
  2. 在原始Caffe环境中验证模型精度以及环境是否正常。
  3. 编写训练后量化脚本调用AMCTAPI。
  4. 执行训练后量化脚本。
  5. 在原始Caffe环境中验证量化后仿真模型精度。

如下流程详细演示如何编写脚本调用AMCTAPI进行模型量化。

  • 如下示例标有“由用户补充处理”的步骤，需要用户根据自己的模型和数据集进行补充处理，示例中仅为示例代码。
  • 如下示例调用AMCT的部分，函数入参请根据实际情况进行调整。
  1. 导入AMCT包，并通过环境变量设置日志级别。

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    import amct_caffe as amct

  2. 设置运行设备模式。

    AMCT支持CPU或GPU运行模式，所使用的API分别是set_cpu_mode和set_gpu_mode，其中GPU模式与Caffe框架相关，在此模式下，多GPU device的选择是通过Caffe的API caffe.set_mode_gpu()和caffe.set_device(args.gpu_id)来实现的，因此需要先配置Caffe的运行设备模式，再配置AMCT的设备模式。另外因为此处已经指定了运行设备，模型推理函数中无需再次配置运行设备，代码样例如下：

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    if args.gpu_id is not None and not args.cpu_mode:
        caffe.set_mode_gpu()
        caffe.set_device(args.gpu_id)
        amct.set_gpu_mode()
    else:
        caffe.set_mode_cpu()

  3. （可选，由用户补充处理）在Caffe原始环境中验证推理脚本及环境。

    建议首先运行下Caffe框架下原始模型推理，验证推理脚本及环境是否正常： 
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    # Run original model without quantize test
    if args.pre_test:
        run_caffe_model(args.model_file, args.weights_file, args.iterations)
        print('[INFO]Run %s without quantize success!' %(args.model_name))
        return

  4. 调用AMCT，量化模型。

    1. 解析用户模型，生成全量量化配置文件。
      有两种方法生成量化配置文件：
      • 通过简易配置文件生成，则需要指定config_defination参数的输入，其余入参将无效，可以不用输入。
      • 使用API入参指定量化参数skip_layers、batch_num，activation_offset来生成量化配置文件，默认为API方式。代码样例如下： 
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            # Generate quantize configurations
    config_json_file = 'tmp/config.json'
    batch_num = 2
    if args.cfg_define is not None:
        amct.create_quant_config(config_json_file,
                                 args.model_file,
                                 args.weights_file,
                                 config_defination=args.cfg_define)
    else:
        skip_layers = []
        amct.create_quant_config(config_json_file,
                                 args.model_file,
                                 args.weights_file,
                                 skip_layers,
                                 batch_num)
    2. 初始化AMCT，读取用户全量量化配置文件、解析用户模型文件、生成用户内部修改模型的Graph IR。 
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          # Phase0: Init amct task
    scale_offset_record_file = 'tmp/scale_offset_record.txt'
    graph = amct.init(config_json_file,
                      args.model_file,
                      args.weights_file,
                      scale_offset_record_file)
    3. 执行图融合、执行权重离线量化以及插入数据量化层得到校准模型，从而在后续calibration推理过程中执行数据量化动作。 
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          # Phase1: Do conv+bn+scale fusion, weights calibration and fake
    #         quantize, insert data-quantize layer
    modified_model_file = 'tmp/modified_model.prototxt'
    modified_weights_file = 'tmp/modified_model.caffemodel'
    amct.quantize_model(graph, modified_model_file, modified_weights_file)
    4. （由用户补充处理）执行校准模型推理，完成数据量化。
      该步骤所需要的推理iterations数量需要大于等于设置用于数据量化的batch_num参数。 
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      # Phase2: run caffe model to do activation calibration
    run_caffe_model(modified_model_file, modified_weights_file, batch_num)

      校准执行过程中提示“IfmrQuantWithOffset scale is illegal"，则请参见校准执行过程中提示“IfmrQuantCalibration with offset scale is illegal"或“ IfmrQuantCalibration without offset scale is illegal”处理。

    5. 保存量化模型。
      根据量化因子以及修改后的图结构，调用save_model接口，插入AscendQuant、AscendDequant等算子，并保存得到最终的量化部署模型（deploy）和量化仿真模型（fake_quant）。 
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          # Phase3: save final model, one for caffe do fake quant test, one
    #         deploy model for ATC
    result_path = 'results/%s' %(args.model_name)
    amct.save_model(graph, 'Both', result_path)

      如果保存模型时，提示Error: Cannot find scale_d of layer '**' in record file信息，则请参见量化执行过程中提示“Error: Cannot find scale_d of layer '**' in record file”处理。

  5. （可选，由用户补充处理）执行量化仿真模型（fake_quant）推理，测试量化后模型精度。

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        # Phase4: if need test quantized model, uncomment to do final fake quant
    #         model test.
    fake_quant_model = 'results/{0}_fake_quant_model.prototxt'.format(args.model_name)
    fake_quant_weights = 'results/{0}_fake_quant_weights.caffemodel'.format(args.model_name)
    run_caffe_model(fake_quant_model, fake_quant_weights, args.iterations)

如果用户想借助上述sample代码，量化自己的模型，则需要参见如下步骤修改部分代码：

  1. 修改执行入参代码。

    用于传入AMCT所使用的的执行入参（该步骤非必须，用户可使用任意方式实现类似功能，也可以直接将参数写到sample样例代码里面）。代码样例如下：

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        class Args(object):
        """struct for Args"""
        def __init__(self):
            self.model_name = '' # Caffe model name as prefix to save model
            self.model_file = ''  # user caffe model txt define file
            self.weights_file = '' # user caffe model binary weights file
            self.cpu = True # If True, force to CPU mode, else set to False
            self.gpu_id = 0 # Set the gpu id to use
            self.pre_test = False # Set true to run original model test, set
                                  # False to run quantize with amct_caffe tool
            self.iterations = 5 # Iteration to run caffe model
            self.cfg_define = None # If None use

    args = Args()
    #############################user modified start#########################
    """User set basic info to use amct_caffe tool
    """
    # e.g.
    args.model_name = 'ResNet50'
    args.model_file = 'pre_model/ResNet-50-deploy.prototxt'
    args.weights_file = 'pre_model/ResNet-50-model.caffemodel'
    args.cpu = True
    args.gpu_id = None
    args.pre_test = False
    args.iterations = 5
    args.cfg_define = None
    #############################user modified end###########################

  2. 修改执行Caffe模型推理的代码：

    代码样例如下：

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    def run_caffe_model(model_file, weights_file, iterations):
    """run caffe model forward"""
    net = caffe.Net(model_file, weights_file, caffe.TEST)
    #############################user modified start#########################
    """User modified to execute caffe model forward
    """
    # # e.g.
    # for iter_num in range(iterations):
    #     data = get_data()
    #     forward_kwargs = {'data': data}
    #     blobs_out = net.forward(**forward_kwargs)
    #     # if have label and need check network forward result
    #     post_process(blobs_out)
    # return
    #############################user modified end###########################

    代码解析如下，需要用户根据具体业务网络实现对传入模型的推理工作：

    1. 加载传入模型文件，得到Caffe Net示例（推理时设置phase为caffe.TEST）： 
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           net = caffe.Net(model_file, weights_file, caffe.TEST)
    2. 根据入参的iterations来循环执行指定次数推理。
    3. 获取每次推理所需要的网络数据，需要根据具体业务网络完成数据预处理操作（例如ResNet50，一般需要将YUV图片转换为RGB，然后缩放到224尺寸，再减去各通道均值）；然后通过字典的形式，根据网络输入的blob名称来构建相应的输入，如果有多个输入，则分别按照key(blob名称):value(numpy数组)的格式构建相应输入： 
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          data = get_data()
    forward_kwargs = {'data': data}
    4. 执行一次网络的前向推理，并获取网络的输出： 
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          blobs_out = net.forward(**forward_kwargs)
    5. Caffe执行Net的输出blobs_out也是以字典格式存储的输出结果，例如{'prob1': blob1, 'prob2':blob2}，如果要获取输出，可直接按照指定的blob名称获取对应的blob数据结构。
    6. （可选）如果用户需要测试网络的输出，可按上述形式获取对应的数据，然后计算分类或者检测结果等；该步骤非AMCT需要，AMCT仅需执行网络推理拿到所有网络中间层数据即可，对于网络的最终计算结果用户可自行选择是否需要进行后处理。 
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          post_process(blobs_out)

父主题： 手工量化