基础稀疏

接口调用流程

通道稀疏功能接口调用流程如图1所示。

图1 通道稀疏接口调用流程

调用示例

1. 如下示例标有“由用户补充处理”的步骤，需要用户根据自己的模型和数据集进行补充处理，示例中仅为示例代码。
2. 调用AMCT的部分，函数入参可以根据实际情况进行调整。量化感知训练基于用户的训练过程，请确保已经有基于TensorFlow环境进行训练的脚本，并且训练后的精度正常。

1. 导入AMCT包，设置日志级别。

   1 2	import amct_tensorflow as amct amct.set_logging_level(print_level='info', save_level='info')

2. （可选，由用户补充处理）创建图并读取训练好的参数，在TensorFlow环境下推理，验证环境、推理脚本是否正常。

   推荐执行该步骤，以确保原始模型可以完成推理且精度正常；执行该步骤时，可以使用部分测试集，减少运行时间。

   1	user_test_evaluate_model(evaluate_model, test_data)

3. （由用户补充处理）创建训练图。

   1	train_graph = user_load_train_graph()

4. 调用AMCT，执行带稀疏算子的训练流程。
   1. 在训练图中插入稀疏算子。

      用户基于构造的训练模式的图结构（BN的is_training参数为True） ，调用create_prune_retrain_model接口（对应图1中的序号1），根据稀疏配置文件（对应图1中的序号2）对训练的图进行稀疏前的图结构修改。create_prune_retrain_model接口会在图结构中插入mask算子，达到推理时伪稀疏的效果。稀疏配置文件需要参见量化感知训练简易配置文件自行构造。

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      record_file = './tmp/record.txt' simple_cfg = './retrain.cfg' amct.create_prune_retrain_model(graph=train_graph, outputs=user_model_outputs, record_file=record_file, config_defination=simple_cfg)

      

      由于tf.graph不具有直接删减通道的能力，修改网络中某一个算子的规格，TensorFlow会校验图结构的正确性，导致无法删减通道。因此TensorFlow通过增加mask算子，训练时通过mask算子来屏蔽掉被稀疏通道对整网训练的影响。

   2. （由用户补充处理）使用修改后的图，创建反向梯度，在训练集上做训练。
      1. 使用修改后的图，创建反向梯度。
         调用自适应学习率优化器（比如RMSPropOptimizer）建立反向梯度图（该步骤需要在1后执行）。

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         optimizer = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer( ARGS.learning_rate, momentum=ARGS.momentum) train_op = optimizer.minimize(loss)

      2. 训练模型。
         创建会话，进行模型的训练，将训练后的参数保存为checkpoint文件，并得到稀疏算子的结果（对应图1中的序号3，4）。

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         with tf.Session() as sess: sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer()) sess.run(outputs) #将训练后的参数保存为checkpoint文件 saver_save.save(sess, retrain_ckpt, global_step=0)

5. （由用户补充处理）创建推理图。

   1	test_graph = user_load_test_graph()

6. 调用AMCT，实现通道稀疏。
   1. 先在推理图中插入稀疏算子。
      用户基于构建的推理模式的图结构（BN的is_training参数为False），调用稀疏图修改接口create_prune_retrain_model，同时根据配置文件对推理的图进行稀疏前的图结构修改（对应图1中的序号5），同时生成记录稀疏信息的record文件（对应图1中的序号6）。

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      record_file = './tmp/record.txt' simple_cfg = './retrain.cfg' amct.create_prune_retrain_model(graph=test_graph, outputs=user_model_outputs, record_file=record_file, config_defination=simple_cfg)

   2. 恢复4中训练得到的checkpoint权重并固化为pb模型。
      创建会话，恢复训练参数，并将推理图固化为pb模型（对应图1中的序号7， 8）。

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      variables_to_restore = tf.compat.v1.global_variables() saver_restore = tf.compat.v1.train.Saver(variables_to_restore) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer()) #恢复训练参数 saver_restore.restore(sess, retrain_ckpt) #固化pb模型 constant_graph = tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants( sess, eval_graph.as_graph_def(), [output.name[:-2] for output in outputs]) with tf.io.gfile.GFile(masked_pb_path, 'wb') as f: f.write(constant_graph.SerializeToString())

   3. 保存模型，删除插入的mask稀疏算子，并实现通道稀疏。
      根据record文件以及固化模型，导出通道裁剪后的pb推理模型（对应图1中的序号6，9）。

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      pruned_model_path = './result/user_model' amct.save_prune_retrain_model(pb_model=masked_pb_path, outputs=user_model_outputs, record_file=record_file, save_path=pruned_model_path)

7. （可选，由用户补充处理）使用稀疏后模型user_model_pruned.pb和测试集，在TensorFlow的环境下推理，测试稀疏后的仿真模型精度。
   使用稀疏后仿真模型精度与2中的原始精度做对比，可以观察稀疏对精度的影响。

   1 2	pruned_model = './results/user_model_pruned.pb' user_do_inference(pruned_model, test_data)