手工调优

调优流程

通过create_quant_config接口生成的config.json文件中的默认配置（示例请参见量化配置文件）进行量化，若量化后的推理精度不满足要求，则可调整量化配置重复量化，直至精度满足要求。本节详细介绍手动调优流程，调整对象是训练后量化配置文件config.json中的参数，主要涉及3个阶段：

1. 调整校准使用的数据量。
2. 跳过量化某些层。
3. 调整量化算法及参数。

具体步骤如下：

1. 根据create_quant_config接口生成的默认配置进行量化。若精度满足要求，则调参结束，否则进行2。
2. 手动修改batch_num，调整校准使用的数据量。

   batch_num控制量化使用数据的batch数目，可根据batch大小以及量化需要使用的图片数量调整。通常情况下：

   batch_num越大，量化过程中使用的数据样本越多，量化后精度损失越小；但过多的数据并不会带来精度的提升，反而会占用较多的内存，降低量化的速度，并可能引起内存、显存、线程资源不足等情况；因此，建议batch_num*batch_size为16或32（batch_size表示每个batch使用的图片数量）。

3. 若按照2中的量化配置进行量化后，精度满足要求，则调参结束，否则进行4。
4. 手动修改quant_enable，跳过量化某些层。

   quant_enable可以指定该层是否量化，取值为true时量化该层，取值为false时不量化该层，将该层的配置删除也可跳过该层量化。

   在整网精度不达标的时候需要识别出网络中的量化敏感层（量化后误差显著增大），然后取消对量化敏感层的量化动作，识别量化敏感层有两种方法：

   1. 依据网络模型结构，一般网络中首层、尾层以及参数量偏少的层，量化后精度会有较大的下降。
   2. 通过精度比对工具，逐层比对原始模型和量化后模型输出误差（例如以余弦相似度作为标准，需要相似度达到0.99以上），找到误差较大的层，优先对其进行回退。
5. 若按照4中的量化配置进行量化后，精度满足要求，则调参结束，否则进行6。
6. 手动修改activation_quant_params和weight_quant_params，调整量化算法及参数：

   算法参数意义请参见参数说明，算法说明请参见训练后量化算法。

7. 若按照6中的量化配置进行量化后，精度满足要求，则调参结束，否则表明量化对精度影响很大，不能进行量化，去除量化配置。

量化配置文件

通过create_quant_config接口生成的config.json部分内容样例如下（用户修改json文件时，请确保层名唯一）：

• 均匀量化配置文件（数据量化使用IFMR数据量化算法）

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  { "version":1, "batch_num":1, "activation_offset":true, "joint_quant":false, "do_fusion":true, "skip_fusion_layers":[], "tensor_quantize":[ { "layer_name": "MaxPool", "input_index": 0, "activation_quant_params":{ "num_bits":8, "act_algo":"hfmg", "num_of_bins":4096, "asymmetric":false } } ] "MobilenetV2/Conv/Conv2D":{ "quant_enable":true, "dmq_balancer_param":0.5, "activation_quant_params":{ "num_bits":8, "max_percentile":0.999999, "min_percentile":0.999999, "search_range":[ 0.7, 1.3 ], "search_step":0.01, "act_algo":"ifmr", "asymmetric":false }, "weight_quant_params":{ "num_bits":8, "wts_algo":"arq_quantize", "channel_wise":true } }, "MobilenetV2/Logits/AvgPool":{ "quant_enable":true, "dmq_balancer_param":0.5, "activation_quant_params":{ "num_bits":8, "max_percentile":0.999999, "min_percentile":0.999999, "search_range":[ 0.7, 1.3 ], "search_step":0.01, "act_algo":"ifmr", "asymmetric":false }, "weight_quant_params":{ "num_bits":8, "wts_algo":"arq_quantize", "channel_wise":false } } }

• 均匀量化配置文件（数据量化使用HFMG数据量化算法）

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  { "version":1, "batch_num":2, "activation_offset":true, "joint_quant":false, "do_fusion":true, "skip_fusion_layers":[], "MobilenetV2/Conv_1/Conv2D":{ "quant_enable":true, "dmq_balancer_param":0.5, "activation_quant_params":{ "num_bits":8, "act_algo":"hfmg", "num_of_bins":4096 "asymmetric":false }, "weight_quant_params":{ "num_bits":8, "wts_algo":"arq_quantize", "channel_wise":true } } }

参数说明

配置文件中参数说明如下：