quantize_preprocess

功能说明

量化数据均衡预处理接口，将输入的待量化的图结构按照给定的量化配置文件进行训练后量化预处理，在传入的图结构中插入均衡量化算子，生成均衡量化因子记录文件record_file，返回修改后的ONNX校准模型。

函数原型

quantize_preprocess(config_file, record_file, model_file, modified_onnx_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，用于指定模型network中量化层的配置情况。	数据类型：string
record_file	输入	均衡量化因子记录文件路径及名称。	数据类型：string
model_file	输入	用户原始onnx模型文件或者通过create_quant_config生成的updated模型。	数据类型：string
modified_onnx_file	输入	文件名，用于存储待执行数据量化的ONNX校准模型。	数据类型：string

返回值说明

无

函数输出

无。

调用示例

import amct_onnx as amct

model_file = "resnet101.onnx"
tensor_balance_factor_record_file  = os.path.join(TMP, 'tensor_balance_factor_record.txt')
modified_model = os.path.join(TMP, 'modified_model.onnx')
config_file="./configs/config.json"
# 插入量化API
amct.quantize_preprocess(config_file,
                         tensor_balance_factor_record_file,
                         model_file，
                         modified_model)

父主题： 训练后量化接口