init

功能说明

训练后量化接口，用于初始化AMCT，记录存储量化因子的文件，解析用户模型为图结构graph，供quantize_model和save_model使用。

函数原型

graph = init(config_file, model_file, weights_file, scale_offset_record_file)

参数说明

参数名	输入/返回值	含义	使用限制
config_file	输入	用户生成的量化配置文件。	数据类型：string
model_file	输入	用户Caffe模型的定义文件，格式为.prototxt，与create_quant_config中的model_file保持一致	数据类型：string 使用约束：model_file中包含的用于推理的层，LayerParameter设置满足推理要求，比如BatchNorm层的use_global_stats必须设置为1。
weights_file	输入	用户训练好的Caffe模型文件，格式为.caffemodel，与create_quant_config中的weights_file保持一致	数据类型：string
scale_offset_record_file	输入	存储量化因子的文件路径，如果该路径下的文件存在，会被重写。	数据类型：string
graph	返回值	用户模型解析出来的图结构。	数据类型：工具自定义的数据结构Graph

返回值说明

graph：用户模型解析出来的图结构。

函数输出

scale_offset_record_file：存储量化因子的文件，文件如果不存在，则会被创建，否则会被清空。

重新执行量化时，该接口输出的存储量化因子文件将会被覆盖。

调用示例

      
           from amct_caffe import init
# 初始化工具
graph = init(config_file="./configs/config.json",
             model_file="./pretrained_model/model.prototxt",
             weights_file="./pretrained_model/model.caffemodel",
             scale_offset_record_file="./recording.txt")

父主题： 训练后量化