convert_model

功能说明

根据用户自己计算得到的量化因子以及TensorFlow模型，适配成既可以在昇腾AI处理器上部署的模型又可以在TensorFlow环境下进行精度仿真的量化模型。

约束说明

用户模型需要保证和量化因子记录文件配套，例如用户对Conv+BN结构先进行融合再计算得到融合Conv的量化因子，则所提供用于转换的原始TensorFlow模型中Conv+BN结构也需要预先进行融合。
量化因子记录文件格式及记录内容需要严格符合AMCT定义要求，详细信息请参见record记录文件。
仅支持对AMCT支持量化的层：卷积层（Conv2D）、全连接层（MatMul）、深度可分离卷积层（DepthwiseConv2dNative，dilation为1）、反卷积层（Conv2DBackpropInput，dilation为1）、平均下采样层AvgPool。
该接口支持对用户模型中的Conv+BN、Depthwise_Conv+BN、Group_conv+BN融合结构进行融合，且可逐层配置是否做融合。
仅支持输入原始浮点数模型进行适配，不支持用户对包含量化工具插入自定义层（QuantIfmr层、QuantArq层、SearchN层、AscendQuant层、AscendDequant层、AscendAntiQuant层、AscendWeightQuant层）的模型进行适配。

函数原型

convert_model(pb_model, outputs, record_file, save_path)

参数说明

参数名	输入/返回值	含义	使用限制
pb_model	输入	用户待适配的原始pb模型文件。	数据类型：string
outputs	输入	graph中输出算子的列表。	数据类型：list
record_file	输入	用户计算得到的量化因子记录文件路径，量化因子记录文件格式为.txt。	数据类型：string
save_path	输入	模型存放路径。该路径需要包含模型名前缀，例如./quantized_model/*model。	数据类型：string

返回值说明

无。

函数输出

既可以在TensorFlow环境进行精度仿真又可以在昇腾AI处理器做离线推理的pb模型文件。

重新执行适配时，该接口输出的上述文件将会被覆盖。

调用示例

      
           import amct_tensorflow as amct
convert_model(pb_model='./user_model.pb',
              outputs=["model/outputs"],
              record_file='./record_quantized.txt',
              save_path='./quantized_model/model')

父主题： 训练后量化