应用SCOP算法

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背景

卷积神经网络(CNN)等深度学习模型已在计算机视觉、自然语言处理等多个领域广泛应用并取得了巨大的成功,但由于神经网络对计算能力和内存要求很高,很难将性能强大的神经网络直接部署在手机、可穿戴设备等边缘设备上。因此,神经网络剪枝等模型压缩方法对模型在边缘设备上的部署十分重要。

剪枝方法

神经网络剪枝技术是一种通用的模型压缩方法,它通过去除神经网络中的部分参数来减少参数量和计算量,主要分为非结构化剪枝和结构化剪枝两类。以卷积神经网络(CNN)为例,非结构化剪枝是去除卷积核中的部分权值,尽管它可以实现很高的压缩比,但实际的加速依赖于特殊的硬件设计,难以在通用的Ascend、GPU、CPU平台上获得收益。而结构化剪枝直接去除CNN中完整的卷积核,不破坏网络的拓扑结构,无需特定的软件和硬件设计即可直接实现模型的推理加速。

发现冗余的卷积核是结构化剪枝的关键一步,常用的方法可分为两种:第一种方法不需要训练数据,通过定义一些卷积核重要性的假设,来判定不同卷积核的重要性。一个典型的假设是范数小的卷积核不重要,砍掉一些范数小的卷积核不会太多地影响网络的表现。 还有一类方法是数据驱动的方法,引入训练数据来学习不同卷积核的重要性。比如通过给每个卷积核引入额外的控制系数,学习这些控制系数,来度量不同卷积核的重要性,小的控制系数对应的卷积核被认为不重要。

一个典型的神经网络剪枝方法:基于科学控制法的神经网络剪枝(SCOP: Scientific Control for Reliable Neural Network Pruning)是在数据驱动下,通过引入高仿特征作为参照,通过设置对照实验来减少各种无关因素对剪枝过程的干扰,提高剪枝结果的可靠性。整体流程如上图所示,真实数据(Real data)和高仿数据(Knockoff data)同时输入到网络中,分别生成真实特征和高仿特征。如果一个卷积核对应的高仿特征抑制住了真实特征,则认为这个卷积核是冗余的,应当被删除。

SCOP剪枝训练

SCOP采用数据驱动的方式,通过引入训练数据学习不同卷积核的重要性,从而提高剪枝的可靠性。

表1:SCOP剪枝训练规格

规格

规格说明

硬件支持

GPU、Atlas训练系列产品的硬件平台

网络支持

ResNet系列网络,具体请参见https://gitee.com/mindspore/models/tree/r2.3

算法支持

结构化的剪枝算法。

数据类型支持

Ascend和GPU平台支持精度为FP32的网络进行剪枝训练。

运行模式支持

Graph模式和PyNative模式

SCOP剪枝训练示例

SCOP训练分为Knockoff阶段和Finetune阶段,Knockoff阶段对应于前文介绍的通过高仿特征来去除冗余卷积核,Finetune阶段即在去掉冗余卷积核后完整训练网络,完整流程如下:

  1. 加载数据集,处理数据。

  2. 初始化ResNet50网络。

  3. 通过PrunerKfCompressAlgo进行节点替换,定义优化器和损失函数,进行Knockoff阶段的训练。

  4. 通过PrunerFtCompressAlgo进行节点替换,定义优化器和损失函数,进行Finetune阶段的训练,并保存模型。

  5. 加载保存的模型,进行评估。

接下来,以ResNet50网络为例,展开叙述SCOP剪枝训练的相关步骤。

你可以在这里找到完整可运行的样例代码:https://gitee.com/mindspore/models/tree/r2.3/official/cv/ResNet/golden_stick/pruner/scop

Knockoff Data阶段

初始化ResNet50网络,加载预训练模型,通过PrunerKfCompressAlgo进行节点替换(详情用户可参考API),得到Knockoff阶段的网络,并进行训练。(注:Knockoff Data阶段的dataset_sink_mode必须设置为False,因为在Knockoff Data阶段SCOP算法会修改数据。)

from mindspore import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor, TimeMonitor
from mindspore import FixedLossScaleManager
from mindspore_gs import PrunerKfCompressAlgo
from mindspore.models.resnet import resnet50
import mindspore.nn as nn
from copy import deepcopy
net = resnet50(10)
load_checkpoint(config.pre_trained, net=net)
algo_kf = PrunerKfCompressAlgo({})
net = algo_kf.apply(net) # Get konckoff stage network

lr = get_lr(lr_init=config.lr_init,
            lr_end=0.0,
            lr_max=config.lr_max_kf,
            warmup_epochs=config.warmup_epochs,
            total_epochs=config.epoch_kf,
            steps_per_epoch=step_size,
            lr_decay_mode='cosine')
optimizer = nn.Momentum(filter(lambda p: p.requires_grad, net.get_parameters()),
                        learning_rate=lr,
                        momentum=0.9,
                        loss_scale=1024
                        )
loss_fn = SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
time_cb = TimeMonitor(data_size=step_size)
loss_cb = LossMonitor()
algo_cb_list = algo_kf.callbacks()
cb = [loss_cb, time_cb]
cb += algo_cb_list
model = ms.Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer)
model.train(config.epoch_kf, dataset, callbacks=cb, dataset_sink_mode=False)

运行结果如下:

step_0: loss=3.5922117
step_1: loss=5.259112
step_2: loss=5.152421
step_3: loss=3.2383142
step_4: loss=5.3319235
step_5: loss=4.715785

Finetune阶段

通过Knockoff阶段确认冗余的卷积核,通过PrunerFtCompressAlgo进行节点替换(详情用户可参考API)删除冗余卷积核,进行完整的训练并保存模型。

from mindspore_gs import PrunerFtCompressAlgo
...

algo_ft = PrunerFtCompressAlgo(prune_rate=config.prune_rate)
net = algo_ft.apply(net) # Get Finetune stage network
lr_ft_new = ms.Tensor(get_lr(lr_init=config.lr_init,
                             lr_end=config.lr_ft_end,
                             lr_max=config.lr_ft_max,
                             warmup_epochs=config.warmup_epochs,
                             total_epochs=config.epochs_ft,
                             steps_per_epoch=dataset.get_dataset_size(),
                             lr_decay_mode='poly'))

optimizer_ft = nn.Momentum(filter(lambda p: p.requires_grad, net.get_parameters()),
                           learning_rate=lr_ft_new,
                           momentum=config.momentum,
                           loss_scale=config.loss_scale
                          )
net.set_train()
metrics = {"acc"}
loss_scale = FixedLossScaleManager(1024, drop_overflow_update=False)
model_ft = ms.Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer_ft, loss_scale_manager=loss_scale,
                    metrics=metrics,
                    amp_level="O2", boost_level="O0", keep_batchnorm_fp32=False) # Get Finetune stage model

step_size = dataset.get_dataset_size()

time_cb = TimeMonitor(data_size=step_size)
loss_cb = LossMonitor()
config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=5 * step_size,
                             keep_checkpoint_max=10)
ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet", directory=config.output_path,
                          config=config_ck)
ft_cb = [time_cb, loss_cb, ckpt_cb]
model_ft.train(config.epochs_ft, dataset, callbacks=ft_cb,
                sink_size=dataset.get_dataset_size(), dataset_sink_mode=True)

运行结果如下:

epoch: 1 step: 1, loss is 1.776729941368103
epoch: 1 step: 2, loss is 2.481227159500122
epoch: 1 step: 3, loss is 2.010404586791992
epoch: 1 step: 4, loss is 1.852586030960083
epoch: 1 step: 5, loss is 1.4738214015960693
epoch: 1 step: 6, loss is 1.6637545824050903
epoch: 1 step: 7, loss is 1.7006491422653198
epoch: 1 step: 8, loss is 1.6532130241394043
epoch: 1 step: 9, loss is 1.5730770826339722
epoch: 1 step: 10, loss is 1.4364683628082275
epoch: 1 step: 11, loss is 1.572392225265503

加载保存的模型,进行评估

from mindspore import Tensor, set_context, load_checkpoint, load_param_into_net, export

if __name__ == "__main__":
    ...
    net = resnet(class_num=config.class_num)
    net = PrunerKfCompressAlgo({}).apply(net)
    net = PrunerFtCompressAlgo({}).apply(net)

    # load checkpoint
    param_dict = load_checkpoint(config.ckpt_path)
    load_param_into_net(net, param_dict)
    total_params = 0
    for param in net.trainable_params():
        total_params += np.prod(param.shape)

    model = ms.Model(net, loss_fn=loss, metrics={'top_1_accuracy'})

    # eval model
    res = model.eval(dataset)
    print("result:", res, "prune_rate=", config.prune_rate, "ckpt=", config.checkpoint_file_path, "params=", total_params)

模型评估的精度(top_1_accuracy)、剪枝率(prune_rate)、模型存储位置(ckpt)及参数量(params)如下:

result:{'top_1_accuracy': 0.9273838141025641} prune_rate=0.45 ckpt=~/resnet50_cifar10/train_parallel0/resnet-400_390.ckpt params=10587835

导出剪枝模型

在端侧硬件平台上部署的量化模型为通用模型格式(AIR、MindIR等)。导出步骤为:

  1. 定义剪枝网络。

  2. 加载剪枝训练时保存的CheckPoint格式文件。

  3. 导出剪枝模型。

from mindspore import Tensor, set_context, load_checkpoint, load_param_into_net, export

if __name__ == "__main__":
    ...
    # define fusion network
    net = resnet(class_num=config.class_num)
    net = PrunerKfCompressAlgo({}).apply(net)
    net = PrunerFtCompressAlgo({}).apply(net)

    # load quantization aware network checkpoint
    param_dict = load_checkpoint(config.ckpt_path)
    load_param_into_net(net, param_dict)

    # export network
    inputs = Tensor(np.ones([1, 1, cfg.image_height, cfg.image_width]), mindspore.float32)
    export(network, inputs, file_name="ResNet_SCOP", file_format='MINDIR')

导出剪枝模型后,请使用MindSpore进行推理

算法效果汇总

-表示尚未测试,NS表示尚未支持。

训练效果

使用图模式进行训练,使用的代码为:MindSporeMindSpore Golden StickMindSpore Models

算法

网络

数据集

CUDA11 Top1Acc

CUDA11 Top5Acc

Ascend910 Top1Acc

Ascend910 Top5Acc

剪枝率

参数量(MB)

baseline

resnet50

CIFAR10

94.20%

99.88%

-

-

NA

24

SCOP

resnet50

CIFAR10

92.74%

-

92.84%

-

45%

11

baseline

resnet50

Imagenet2012

77.16%

93.47%

-

-

NA

-

SCOP

resnet50

Imagenet2012

NS

NS

NS

NS

NS

NS

可以发现,在当前任务中,与原始模型相比,在剪枝率45%的情况下,SCOP剪枝后的模型大幅降低了模型的参数量,精度损失在0.5%以内。