训练后量化简易配置文件说明

calibration_config_tf.proto文件参数说明如表1所示，该文件所在目录为：昇腾模型压缩工具安装目录/amct_tensorflow/proto/calibration_config_tf.proto。

表1 calibration_config_tf.proto参数说明
消息	是否必填	类型	字段	说明
AMCTConfig	-	-	-	昇腾模型压缩工具训练后量化的简易配置。
	optional	uint32	batch_num	量化使用的batch数量。
	optional	bool	activation_offset	数据量化是否带offset。全局配置参数。 true：带offset，数据量化时为非对称量化。 false：不带offset，数据量化时为对称量化。
	optional	bool	joint_quant	是否进行Eltwise联合量化，默认为false，表示关闭联合量化功能。开启后对部分网络可能会存在性能提升但是精度下降的问题。
	repeated	string	skip_layers	不需要量化层的层名。
	repeated	string	skip_layer_types	不需要量化的层类型。
	optional	NuqConfig	nuq_config	非均匀量化配置。由于硬件约束，该特性只适用于Atlas 推理系列产品，Atlas 200/300/500 推理产品、Atlas 训练系列产品不支持该特性。
	optional	CalibrationConfig	common_config	通用的量化配置，全局量化配置参数。若某层未被override_layer_types或者override_layer_configs重写，则使用该配置。参数优先级：override_layer_configs>override_layer_types>common_config
	repeated	OverrideLayerType	override_layer_types	重写某一类型层的量化配置，即对哪些层进行差异化量化。例如全局量化配置参数配置的量化因子搜索步长为0.01，可以通过该参数对部分层进行差异化量化，可以配置搜索步长为0.02。参数优先级：override_layer_configs>override_layer_types>common_config
	repeated	OverrideLayer	override_layer_configs	重写某一层的量化配置，即对哪些层进行差异化量化。例如全局量化配置参数配置的量化因子搜索步长为0.01，可以通过该参数对部分层进行差异化量化，可以配置搜索步长为0.02。参数优先级：override_layer_configs>override_layer_types>common_config
	optional	bool	do_fusion	是否开启BN融合功能，默认为true，表示开启该功能。
	repeated	string	skip_fusion_layers	跳过BN融合的层，配置之后这些层不会进行BN融合。
	repeated	TensorQuantize	tensor_quantize	对网络模型中指定节点的输入Tensor进行训练后量化，来提高数据搬运时的推理性能。
NuqConfig	-	-	-	非均匀量化配置。
	required	string	mapping_file	均匀量化后的deploy模型通过ATC工具转换得到的OM模型，通过ATC工具转换得到的json文件，即量化后模型的融合json文件。
	optional	NUQuantize	nuq_quantize	非均匀量化的参数。
OverrideLayerType	-	-	-	重置某层类型的量化配置。
	required	string	layer_type	支持量化的层类型的名字。
	required	CalibrationConfig	calibration_config	重置的量化配置。
OverrideLayer	-	-	-	重置某层量化配置。
	required	string	layer_name	被重置层的层名。
	required	CalibrationConfig	calibration_config	重置的量化配置。
TensorQuantize	-	-	-	需要进行训练后量化的输入Tensor配置。
	required	string	layer_name	需要对节点输入Tensor进行训练后量化的节点名称，当前仅支持对MaxPool算子的输入Tensor进行量化。
	required	uint32	input_index	需要对节点输入Tensor进行训练后量化的节点的输入索引。
	-	FMRQuantize	ifmr_quantize	数据量化算法配置。 ifmr_quantize：IFMR量化算法配置。默认为IFMR量化算法。
	-	HFMGQuantize	hfmg_quantize	数据量化算法配置。 hfmg_quantize：HFMG量化算法配置。
CalibrationConfig	-	-	-	Calibration量化的配置。该配置下不建议配置nuq_quantize非均匀量化算法相关参数，否则可能会影响精度。
	-	ARQuantize	arq_quantize	权重量化算法配置。 arq_quantize：ARQ量化算法配置。
	-	NUQuantize	nuq_quantize	权重量化算法配置。 nuq_quantize：非均匀量化算法配置。
	-	FMRQuantize	ifmr_quantize	数据量化算法配置。 ifmr_quantize：IFMR量化算法配置。
	-	HFMGQuantize	hfmg_quantize	数据量化算法配置。 hfmg_quantize：HFMG量化算法配置。
ARQuantize	-	-	-	ARQ权重量化算法配置。算法介绍请参见ARQ权重量化算法。
ARQuantize	optional	bool	channel_wise	是否对每个channel采用不同的量化因子。
FMRQuantize	-	-	-	FMR数据量化算法配置。算法介绍请参见IFMR数据量化算法。该参数与HFMGQuantize参数不能同时配置。
	optional	float	search_range_start	量化因子搜索范围左边界。
	optional	float	search_range_end	量化因子搜索范围右边界。
	optional	float	search_step	量化因子搜索步长。
	optional	float	max_percentile	最大值搜索位置。
	optional	float	min_percentile	最小值搜索位置。
	optional	bool	asymmetric	是否进行对称量化。用于控制逐层量化算法的选择。 true：非对称量化 false：对称量化如果override_layer_configs、override_layer_types、common_config配置项都配置该参数，或者配置了 activation_offset参数，则生效优先级为： override_layer_configs>override_layer_types>common_config>activation_offset
HFMGQuantize	-	-	-	HFMG数据量化算法配置。算法介绍请参见HFMG数据量化算法。该参数与FMRQuantize参数不能同时配置。
	optional	uint32	num_of_bins	直方图的bin（直方图中的一个最小单位直方图形）数目，支持的范围为{1024, 2048, 4096, 8192}。默认值为4096。
	optional	bool	asymmetric	是否进行对称量化。用于控制逐层量化算法的选择。 true：非对称量化 false：对称量化如果override_layer_configs、override_layer_types、common_config配置项都配置该参数，或者配置了 activation_offset参数，则生效优先级为： override_layer_configs>override_layer_types>common_config>activation_offset
NUQuantize	-	-	-	非均匀权重量化算法配置。算法介绍请参见NUQ权重量化算法。
	optional	uint32	num_steps	非均匀量化的台阶数。当前仅支持设置为16和32。
	optional	uint32	num_of_iteration	非均匀量化优化的迭代次数。当前仅支持设置为{0,1,2,3,4,5}，0表示没有迭代。

基于该文件构造的均匀量化简易配置文件quant.cfg样例如下所示：

# global quantize parameter
batch_num : 2
activation_offset : true
joint_quant : false
skip_layers : "conv_1"
skip_layer_types:"Conv2D"
do_fusion: true
skip_fusion_layers : "conv_1"
common_config : {
    arq_quantize : {
        channel_wise : true
    }
    ifmr_quantize : {
        search_range_start : 0.7
        search_range_end : 1.3
        search_step : 0.01
        max_percentile : 0.999999
        min_percentile : 0.999999
        asymmetric : true
    }
}
 
override_layer_types : {
    layer_type : "MatMul"
    calibration_config : {
        arq_quantize : {
            channel_wise : false
        }
        ifmr_quantize : {
            search_range_start : 0.8
            search_range_end : 1.2
            search_step : 0.02
            max_percentile : 0.999999
            min_percentile : 0.999999
            asymmetric : false
        }
    }
}
 
override_layer_configs : {
    layer_name : "conv_2"
    calibration_config : {
        arq_quantize : {
            channel_wise : true
        }
        ifmr_quantize : {
            search_range_start : 0.8
            search_range_end : 1.2
            search_step : 0.02
            max_percentile : 0.999999
            min_percentile : 0.999999
            asymmetric : false
        }
    }
}
tensor_quantize {
    layer_name: "max_pooling2d/MaxPool"
    input_index: 0
    ifmr_quantize: {
        search_range_start : 0.7
        search_range_end : 1.3
        search_step : 0.01
        min_percentile : 0.999999
       asymmetric : false
       }
}
tensor_quantize {
    layer_name: "max_pooling2d_1/MaxPool"
    input_index: 0
}

如果数据量化算法使用HFMG，则上述配置文件中加粗斜体部分可以替换成如下参考参数信息，举例如下（如下配置信息只是样例，请根据实际情况进行修改）：

# global quantize parameter
activation_offset : true
batch_num : 1
...
common_config : {
    hfmg_quantize : {
        num_of_bins : 4096
        asymmetric : false
    }
...
}

基于该文件构造的非均匀量化简易配置文件quant.cfg样例如下所示：

# global quantize parameter
activation_offset : true
joint_quant : false
batch_num : 2
nuq_config {
    mapping_file : "nuq_files/resnet50_quantized.json"
    nuq_quantize : {
        num_steps : 32
        num_of_iteration : 0
    }
}

common_config : {
    arq_quantize : {
        channel_wise : true
    }
    ifmr_quantize : {
        search_range_start : 0.7
        search_range_end : 1.3
        search_step : 0.01
        max_percentile : 0.999999
        min_percentile : 0.999999
        asymmetric : true
    }
}

override_layer_types : {
    layer_type : "MatMul"
    calibration_config : {
        arq_quantize : {
            channel_wise : false
        }
        ifmr_quantize : {
            search_range_start : 0.7
            search_range_end : 1.3
            search_step : 0.01
            max_percentile : 0.999999
            min_percentile : 0.999999
            asymmetric : false
        }
    }
}
tensor_quantize {
    layer_name: "max_pooling2d/MaxPool"
    input_index: 0
    ifmr_quantize: {
        search_range_start : 0.7
        search_range_end : 1.3
        search_step : 0.01
        min_percentile : 0.999999
       asymmetric : false
       }
}
tensor_quantize {
    layer_name: "max_pooling2d_1/MaxPool"
    input_index: 0
}

# global quantize parameter
activation_offset : true
batch_num : 1
...
common_config : {
    hfmg_quantize : {
        num_of_bins : 4096
        asymmetric : false
    }
...
}

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