create_quant_config_ascend

功能说明

训练后量化接口，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文件。

函数原型

create_quant_config_ascend(config_file, graph, skip_layers=None, activation_offset=True, 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
graph	输入	用户传入的待量化模型的tf.Graph图。	数据类型：tf.Graph
skip_layers	输入	tf.Graph图中不需要量化层的层名。	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。
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_ascend_tf.proto文件生成的简易量化配置文件quant.cfg，calibration_config_ascend_tf.proto文件所在路径为：AMCT安装目录/amct_tensorflow/proto/calibration_config_ascend_tf.proto。 calibration_config_ascend_tf.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通过calibration_config_ascend_tf.proto生成简易配置文件。	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，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。

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,
    "activation_offset":true,
    "do_fusion":true,
    "skip_fusion_layers":[],
    "MobilenetV2/Conv/Conv2D":{
        "quant_enable":true,
        "activation_quant_params":{
            "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":{
            "wts_algo":"arq_quantize",
            "channel_wise":true
        }
    },
    "MobilenetV2/Conv_1/Conv2D":{
        "quant_enable":true,
        "activation_quant_params":{
            "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":{
            "wts_algo":"arq_quantize",
            "channel_wise":true
        }
    },
    "MobilenetV2/Logits/AvgPool":{
        "quant_enable":true,
        "activation_quant_params":{
            "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":{
            "wts_algo":"arq_quantize",
            "channel_wise":false
        }
    }
}

调用示例

import amct_tensorflow as amct
# 建立待量化的网络图结构
network = build_network()
# 生成量化配置文件
amct.create_quant_config_ascend(config_file="./configs/config.json",
                    graph=tf.get_default_graph()，
                    skip_layers=None,
                    activation_offset=True)

父主题： 训练后量化