create_quant_config
功能说明
根据图的结构找到所有可量化的层,自动生成量化配置文件,并将可量化层的量化配置信息写入文件。
函数原型
create_quant_config(config_file, model_file, skip_layers=None, batch_num=1, activation_offset=True, config_defination=None, updated_model=None)
参数说明
参数名 |
输入/返回值 |
含义 |
使用限制 |
---|---|---|---|
config_file |
输入 |
待生成的量化配置文件存放路径及名称。 如果存放路径下已经存在该文件,则调用该接口时会覆盖已有文件。 |
数据类型:string |
model_file |
输入 |
待量化的ONNX模型文件。 该模型必须是基于ONNX opset11生成的模型,并且能够在ONNX Runtime 1.5.2上完成推理。 |
数据类型:string |
skip_layers |
输入 |
可量化但不需要量化的层的层名。 |
默认值:None 数据类型:list,列表中元素类型为string 使用约束:如果使用简易配置文件作为入参,则该参数需要在简易配置文件中设置,此时输入参数中该参数配置不生效。 |
batch_num |
输入 |
量化使用的batch数量,即使用多少个batch的数据生成量化因子。 |
数据类型:int 取值范围:大于0的整数 默认值:1 使用约束:
|
activation_offset |
输入 |
数据量化是否带offset。 |
默认值:True 数据类型:bool 使用约束:如果使用简易配置文件作为入参,则该参数需要在简易配置文件中设置,此时输入参数中该参数配置不生效。 |
config_defination |
输入 |
基于calibration_config_onnx.proto文件生成的简易量化配置文件quant.cfg,calibration_config_onnx.proto文件所在路径为:AMCT安装目录/amct_onnx/proto/calibration_config_onnx.proto。 calibration_config_onnx.proto文件参数解释以及生成的quant.cfg简易量化配置文件样例请参见训练后量化简易配置文件说明。 |
默认值:None 数据类型:string 使用约束:当取值为None时,使用输入参数生成配置文件;否则,忽略输入的其他量化参数(skip_layers,batch_num,activation_offset),根据简易量化配置文件参数config_defination生成json格式的配置文件。 |
updated_model |
输入 |
如果配置,会去更新模型里节点name,没有name的会按{op_type}_{index}格式生成唯一的name,对于已有的name重复的节点会通过增加数字后缀保证name唯一,然后按配置的文件路径保存更新后的ONNX模型。 |
默认值:None 数据类型:string |
返回值说明
无。
函数输出
输出一个json格式的量化配置文件(重新执行量化时,该接口输出的量化配置文件将会被覆盖)。
{ "version":1, "batch_num":2, "activation_offset":true, "joint_quant":false, "do_fusion":true, "skip_fusion_layers":[], "tensor_quantize":[ { "layer_name": "maxpool_ld_default", "input_index":0, "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 } } }, "layer_name1":{ "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 } }, "layer_name2":{ "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 } } }
调用示例
import amct_onnx as amct model_file = "resnet101.onnx" # 生成量化配置文件 amct.create_quant_config(config_file="./configs/config.json", model_file=model_file, skip_layers=None, batch_num=1, activation_offset=True)