量化因子记录文件
量化因子record文件格式,为基于protobuf协议的序列化数据结构文件,通过该文件、量化配置文件以及原始网络模型文件,生成量化后的模型文件。
- convert_model接口量化场景下对应的protobuf原型定义为(或查看昇腾模型压缩工具安装目录/amct_tensorflow/proto/scale_offset_record_tf.proto文件):
syntax = "proto2"; package AMCTTensorflow; // this proto is designed for convert_model API message SingleLayerRecord { optional float scale_d = 1; optional int32 offset_d = 2; repeated float scale_w = 3; repeated int32 offset_w = 4; // convert_model does not support this field [shift_bit] yet repeated uint32 shift_bit = 5; optional bool skip_fusion = 9 [default = false]; } message MapFiledEntry { optional string key = 1; optional SingleLayerRecord value = 2; } message ScaleOffsetRecord { repeated MapFiledEntry record = 1; }
参数说明如下:
消息
是否必填
类型
字段
说明
SingleLayerRecord
-
-
-
包含了量化层所需要的所有量化因子记录信息。
optional
float
scale_d
数据量化scale因子,仅支持对数据进行统一量化。
optional
int32
offset_d
数据量化offset因子,仅支持对数据进行统一量化。
repeated
float
scale_w
权重量化scale因子,支持标量(对当前层的权重进行统一量化),向量(对当前层的权重按channel_wise方式进行量化)两种模式,仅支持卷积层(Conv2D)、Depthwise卷积层(DepthwiseConv2dNative)、反卷积层(Conv2DBackpropInput)类型进行channel_wise量化模式。
repeated
int32
offset_w
权重量化offset因子,同scale_w一样支持标量和向量两种模式,且需要同scale_w维度一致,当前不支持权重带offset量化模式,offset_w仅支持0。
repeated
uint32
shift_bit
移位因子。convert_model接口场景下预留字段,当前不支持,不需要配置。
optional
bool
skip_fusion
配置当前层是否要跳过Conv+BN融合、Depthwise_Conv+BN融合、Group_conv+BN融合、BatchNorm融合,默认为false,即当前层要做上述融合。
ScaleOffsetRecord
-
-
-
map结构,为保证兼容性,采用离散的map结构。
repeated
MapFiledEntry
record
每个record对应一个量化层的量化因子记录;record包括两个成员:
- key为所记录量化层的layer name。
- value对应SingleLayerRecord定义的具体量化因子。
MapFiledEntry
optional
string
key
层名。
optional
SingleLayerRecord
value
量化因子配置。
- 训练后量化场景下由昇腾模型压缩工具生成的量化因子对应的protobuf原型定义为(或查看昇腾模型压缩工具安装目录/amct_tensorflow/proto/inner_scale_offset_record.proto文件):
syntax = "proto2"; import "amct_tensorflow/proto/basic_info.proto"; package AMCTTensorflow; // this proto is designed for amct tools message InnerSingleLayerRecord { optional float scale_d = 1; optional int32 offset_d = 2; repeated float scale_w = 3; repeated int32 offset_w = 4; repeated uint32 shift_bit = 5; // the cluster of nuq, only nuq layer has this field; repeated int32 cluster = 6; optional bool skip_fusion = 9 [default = false]; optional string dst_type = 10 [default = 'INT8']; repeated string prune_producer = 11; repeated string prune_consumer = 12; } message InnerMapFiledEntry { optional string key = 1; optional InnerSingleLayerRecord value = 2; } message InnerScaleOffsetRecord { repeated InnerMapFiledEntry record = 1; repeated PruneRecord prune_record = 2; } message PruneRecord { repeated PruneNode producer = 1; repeated PruneNode consumer = 2; optional PruneNode selective_prune = 3; } message PruneNode { required string name = 1; repeated AMCTProto.AttrProto attr = 2; }
该场景下对应参数说明如下:
消息
是否必填
类型
字段
说明
InnerSingleLayerRecord
-
-
-
包含了量化层所需要的所有量化因子记录信息。
optional
float
scale_d
数据量化scale因子,仅支持对数据进行统一量化。
optional
int32
offset_d
数据量化offset因子,仅支持对数据进行统一量化。
repeated
float
scale_w
权重量化scale因子,支持标量(对当前层的权重进行统一量化),向量(对当前层的权重按channel_wise方式进行量化)两种模式,仅支持卷积层(Conv2D)、Depthwise卷积层(DepthwiseConv2dNative)、反卷积层(Conv2DBackpropInput)类型进行channel_wise量化模式。
repeated
int32
offset_w
权重量化offset因子,同scale_w一样支持标量和向量两种模式,且需要同scale_w维度一致,当前不支持权重带offset量化模式,offset_w仅支持0。
repeated
uint32
shift_bit
移位因子。预留字段,当前不支持,不需要配置。
repeated
int32
cluster
聚类中心。只有非均匀量化场景下需要使能该字段,该版本不支持该字段。
optional
bool
skip_fusion
配置当前层是否要跳过Conv+BN融合、Depthwise_Conv+BN融合、Group_conv+BN融合、BatchNorm融合,默认为false,即当前层要做上述融合。
optional
string
dst_type
量化位宽,包括INT8和INT4两种量化类型。该版本暂不支持该字段。
InnerScaleOffsetRecord
-
-
-
map结构,为保证兼容性,采用离散的map结构。
repeated
InnerMapFiledEntry
record
每个record对应一个量化层的量化因子记录;record包括两个成员:
- key为所记录量化层的layer name。
- value对应SingleLayerRecord定义的具体量化因子。
InnerMapFiledEntry
optional
string
key
层名。
optional
InnerSingleLayerRecord
value
量化因子配置。
对于optional字段,由于protobuf协议未对重复出现的值报错,而是采用覆盖处理,因此出现重复配置的optional字段内容时会默认保留最后一次配置的值,需要用户自己保证文件的正确性。
对于一般量化层需要配置包含scale_d、offset_d、scale_w、offset_w参数,对于AvgPool因为没有权重,因此不能够配置scale_w、offset_w参数,量化因子record文件格式参考示例如下(如下示例以inner_scale_offset_record.proto原型文件对应的量化因子为例进行说明):
record { key: "fc4/Tensordot/MatMul" value { scale_d: 0.0798481479 offset_d: 1 scale_w: 0.00297622895 offset_w: 0 } } record { key: "depthwise" value { scale_d: 0.00962011795 offset_d: 1 scale_w: 0.00787108205 scale_w: 0.00787108205 scale_w: 0.00787108205 offset_w: 0 offset_w: 0 offset_w: 0 skip_fusion: true } } record { key: "conv2d/Conv2D" value { scale_d: 0.00392156886 offset_d: -128 scale_w: 0.00106807391 scale_w: 0.00104224426 scale_w: 0.0010603976 offset_w: 0 offset_w: 0 offset_w: 0 } }