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create_quant_retrain_config

功能说明

量化感知训练接口,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配置文件。

函数原型

create_quant_retrain_config(config_file, model, input_data, config_defination=None)

参数说明

参数名

输入/返回值

含义

使用限制

config_file

输入

待生成的量化感知训练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

输入

待进行量化感知训练的模型,已加载权重。

数据类型:torch.nn.module

input_data

输入

模型的输入数据。一个torch.tensor会被等价为tuple(torch.tensor)。

数据类型:tuple

config_defination

输入

简易配置文件。

基于retrain_config_pytorch.proto文件生成的简易配置文件quant.cfg,

retrain_config_pytorch.proto文件所在路径为:AMCT安装目录/amct_pytorch/proto/retrain_config_pytorch.proto。

retrain_config_pytorch.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量化感知训练简易配置文件说明

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,根据量化感知训练简易配置文件参数config_defination生成json格式的配置文件。

返回值说明

无。

函数输出

输出一个json格式的量化感知训练配置文件(重新执行量化感知训练时,该接口输出的配置文件将会被覆盖)。样例如下(如下为INT8量化场景下的配置文件):

{
    "version":1,
    "batch_num":1,
    "conv1":{
        "retrain_enable":true,
        "retrain_data_config":{
            "algo":"ulq_quantize",
            "dst_type":"INT8"
        },
        "retrain_weight_config":{
            "algo":"arq_retrain",
            "channel_wise":true,
            "dst_type":"INT8"
        }
    },
    "layer1.0.conv1":{
        "retrain_enable":true,
        "retrain_data_config":{
            "algo":"ulq_quantize",
            "dst_type":"INT8"
        },
        "retrain_weight_config":{
            "algo":"arq_retrain",
            "channel_wise":true,
            "dst_type":"INT8"
        }
    },
    "fc":{
        "retrain_enable":true,
        "retrain_data_config":{
            "algo":"ulq_quantize",
            "dst_type":"INT8"
        },
        "retrain_weight_config":{
            "algo":"arq_retrain",
            "channel_wise":false,
            "dst_type":"INT8"
        }
    }
...
}

调用示例

import amct_pytorch as amct
# 建立待量化的网络图结构
model = build_model()
model.load_state_dict(torch.load(state_dict_path))
input_data = tuple([torch.randn(input_shape)])
 
# 生成量化配置文件
amct.create_quant_retrain_config(config_file="./configs/config.json",
                            model=model,
                            input_data=input_data)
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