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。
约束说明
无。
函数原型
create_quant_retrain_config(config_file, model_file, weights_file, 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_file |
输入 |
Caffe原始模型的定义文件,格式为.prototxt。 |
数据类型:string |
weights_file |
输入 |
Caffe原始模型权重文件,格式为.caffemodel。 |
数据类型:string |
config_defination |
输入 |
基于retrain_config_caffe.proto文件生成的简易配置文件quant.cfg, retrain_config_caffe.proto文件所在路径为:AMCT安装目录/amct_caffe/proto/retrain_config_caffe.proto。 retrain_config_caffe.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。 |
默认值为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:
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{ "version":1, "conv1":{ "retrain_enable":true, "retrain_data_config":{ "algo":"ulq_quantize" }, "retrain_weight_config":{ "algo":"arq_retrain", "channel_wise":true } }, "conv2_1/expand":{ "retrain_enable":true, "retrain_data_config":{ "algo":"ulq_quantize" }, "retrain_weight_config":{ "algo":"arq_retrain", "channel_wise":true } }, "conv2_1/dwise":{ "retrain_enable":true, "retrain_data_config":{ "algo":"ulq_quantize" }, "retrain_weight_config":{ "algo":"arq_retrain", "channel_wise":true } }, } |
调用示例
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from amct_caffe import amct retrain_simple = 'retrain/retrain.cfg' model_file = 'resnet50_train.prototxt' weights_file = 'ResNet-50-model.caffemodel' config_json_file = './config.json' amct.create_quant_retrain_config(config_json_file, model_file, weights_file, retrain_simple) |
父主题: 量化感知训练