优化模型(训练后量化)

Windows Linux 模型转换 模型调优 中级 高级

概述

对于已经训练好的float32模型,通过训练后量化将其转为int8,不仅能减小模型大小,而且能显著提高推理性能。在MindSpore Lite中,这部分功能集成在模型转换工具conveter_lite内,通过增加命令行参数,便能够转换得到量化后模型。

MindSpore Lite训练后量化分为两类:

  1. 权重量化:对模型的权值进行量化,仅压缩模型大小,推理时仍然执行float32推理;

  2. 全量化:对模型的权值、激活值等统一进行量化,推理时执行int运算,能提升模型推理速度、降低功耗。

训练后量化在两种情况下所需的数据类型和参数设定不同,但均可通过转换工具设定。有关转换工具converter_lite的使用方法可参考转换为MindSpore Lite模型。在此基础之上进行配置,启用训练后量化。

权重量化

支持1~16之间的任意比特量化,量化比特数越低,模型压缩率越大,但是精度损失通常也比较大。可以结合使用Benchmark工具进行精度评估,确定合适的量化比特数;通常平均相对误差(accuracyThreshold)满足4%以内,精度误差是比较小的。下面对权重量化的使用方式和效果进行阐述。

参数说明

权重量化转换命令的一般形式为:

./converter_lite --fmk=ModelType --modelFile=ModelFilePath --outputFile=ConvertedModelPath --quantType=WeightQuant --bitNum=BitNumValue --quantWeightSize=ConvWeightQuantSizeThresholdValue --quantWeightChannel=ConvWeightQuantChannelThresholdValue

下面对此命令的量化相关参数进行说明:

参数 属性 功能描述 参数类型 默认值 取值范围
--quantType=<QUANTTYPE> 必选 设置为WeightQuant,启用权重量化 String - 必须设置为WeightQuant
--bitNum=<BITNUM> 可选 设定权重量化的比特数,目前支持1bit~16bit量化 Integer 8 [1,16]
--quantWeightSize=<QUANTWEIGHTSIZE> 可选 设定参与权重量化的卷积核尺寸阈值,若卷积核尺寸大于该值,则对此权重进行量化;建议设置为500 Integer 0 [0,+∞)
--quantWeightChannel=<QUANTWEIGHTCHANNEL> 可选 设定参与权重量化的卷积通道数阈值,若卷积通道数大于该值,则对此权重进行量化;建议设置为16 Integer 16 [0,+∞)

用户可根据模型及自身需要对权重量化的参数作出调整。

为保证权重量化的精度,建议--bitNum参数设定范围为8bit~16bit。

使用步骤

  1. 正确编译出converter_lite可执行文件。该部分可参考构建文档编译MindSpore Lite,获得converter_lite工具,并配置环境变量。

  2. 以TensorFlow Lite模型为例,执行权重量化模型转换命令:

    ./converter_lite --fmk=TFLITE --modelFile=Inception_v3.tflite --outputFile=Inception_v3.tflite --quantType=WeightQuant --bitNum=8 --quantWeightSize=0 --quantWeightChannel=0
    
  3. 上述命令执行成功后,便可得到量化后的模型Inception_v3.tflite.ms,量化后的模型大小通常会下降到FP32模型的1/4。

部分模型精度结果

模型 测试数据集 FP32模型精度 权重量化精度(8bit)
Inception_V3 ImageNet 77.60% 77.53%
Mobilenet_V1_1.0_224 ImageNet 70.96% 70.56%
Mobilenet_V2_1.0_224 ImageNet 71.56% 71.53%

以上所有结果均在x86环境上测得。

全量化

针对需要提升模型运行速度、降低模型运行功耗的场景,可以使用训练后全量化功能。下面对全量化的使用方式和效果进行阐述。

参数说明

全量化转换命令的一般形式为:

./converter_lite --fmk=ModelType --modelFile=ModelFilePath --outputFile=ConvertedModelPath --quantType=PostTraining --bitNum=8 --configFile=config.cfg

下面对此命令的量化相关参数进行说明:

参数 属性 功能描述 参数类型 默认值 取值范围
--quantType=<QUANTTYPE> 必选 设置为PostTraining,启用全量化 String - 必须设置为PostTraining
--configFile=<CONFIGFILE> 必选 校准数据集配置文件路径 String - -
--bitNum=<BITNUM> 可选 设定全量化的比特数,目前支持1bit~8bit量化 Integer 8 [1,8]

为了计算激活值的量化参数,用户需要提供校准数据集。校准数据集最好来自真实推理场景,能表征模型的实际输入情况,数量在100个左右。 校准数据集配置文件采用key=value的方式定义相关参数,需要配置的key如下:

参数名 属性 功能描述 参数类型 默认值 取值范围
image_path 必选 存放校准数据集的目录;如果模型有多个输入,请依次填写对应的数据所在目录,目录路径间请用,隔开 String - 该目录存放可直接用于执行推理的输入数据。由于目前框架还不支持数据预处理,所有数据必须事先完成所需的转换,使得它们满足推理的输入要求
batch_count 可选 使用的输入数目 Integer 100 (0,+∞)
method_x 可选 网络层输入输出数据量化算法 String KL KL、MAX_MIN、RemovalOutlier。
KL:基于KL散度对数据范围作量化校准。
MAX_MIN:基于最大值、最小值计算数据的量化参数。
RemovalOutlier:按照一定比例剔除数据的极大极小值,再计算量化参数。
在校准数据集与实际推理时的输入数据相吻合的情况下,推荐使用MAX_MIN;而在校准数据集噪声比较大的情况下,推荐使用KL或者RemovalOutlier
thread_num 可选 使用校准数据集执行推理流程时的线程数 Integer 1 (0,+∞)
bias_correction 可选 是否对量化误差进行校正 Boolean false true、flase。使能后,能提升转换后的模型精度,建议设置为true

对于多输入模型,要求不同输入数据分别存放在各自不同的目录,同时各自目录中的所有文件的文件名按照字典序递增排序后,能够一一对应。例如:模型有两个输入input0、input1,校准数据集共2组(batch_count=2);input0的对应数据存放在/dir/input0/目录,输入数据文件名为:data_1.bin、data_2.bin;input1的对应数据存放在/dir/input1/目录,输入数据文件名为:data_a.bin、data_b.bin,则认为(data_1.bin, data_a.bin)构成一组输入,(data_2.bin, data_b.bin)构成另一组输入。

使用步骤

  1. 正确编译出converter_lite可执行文件。

  2. 准备校准数据集,假设存放在/dir/images目录,编写配置文件config.cfg,内容如下:

    image_path=/dir/images
    batch_count=100
    method_x=MAX_MIN
    thread_num=1
    bias_correction=true
    

    校准数据集可以选择测试数据集的子集,要求/dir/images目录下存放的每个文件均是预处理好的输入数据,每个文件都可以直接用于推理的输入。

  3. 以MindSpore模型为例,执行全量化的模型转换命令:

    ./converter_lite --fmk=MINDIR --modelFile=lenet.mindir --outputFile=lenet_quant --quantType=PostTraining --configFile=config.cfg
    
  4. 上述命令执行成功后,便可得到量化后的模型lenet_quant.ms,通常量化后的模型大小会下降到FP32模型的1/4。

部分模型精度结果

模型 测试数据集 method_x FP32模型精度 全量化精度(8bit) 说明
Inception_V3 ImageNet KL 77.60% 77.40% 校准数据集随机选择ImageNet Validation数据集中的100张
Mobilenet_V1_1.0_224 ImageNet KL 70.96% 70.31% 校准数据集随机选择ImageNet Validation数据集中的100张
Mobilenet_V2_1.0_224 ImageNet MAX_MIN 71.56% 71.16% 校准数据集随机选择ImageNet Validation数据集中的100张

以上所有结果均在x86环境上测得,均设置bias_correction=true