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quant_post_static_tutorial.md

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离线量化

该教程以图像分类模型MobileNetV1为例，说明如何快速使用PaddleSlim的静态离线量化接口。 该示例包含以下步骤：

  1. 导入依赖
  2. 构建模型
  3. 训练模型
  4. 静态离线量化

1. 导入依赖

PaddleSlim依赖Paddle2.0版本，请确认已正确安装Paddle，然后按以下方式导入Paddle和PaddleSlim:

import paddle
import paddleslim as slim
import numpy as np
paddle.enable_static()

2. 构建网络

该章节构造一个用于对MNIST数据进行分类的分类模型，选用MobileNetV1，并将输入大小设置为[1, 28, 28]，输出类别数为10。为了方便展示示例，我们在paddleslim.models下预定义了用于构建分类模型的方法，执行以下代码构建分类模型：

USE_GPU = True
model = slim.models.MobileNet()
train_program = paddle.static.Program()
startup = paddle.static.Program()
with paddle.static.program_guard(train_program, startup):
    image = paddle.static.data(
        name='image', shape=[None, 1, 28, 28], dtype='float32')
    label = paddle.static.data(name='label', shape=[None, 1], dtype='int64')
    gt = paddle.reshape(label, [-1, 1])
    out = model.net(input=image, class_dim=10)
    cost = paddle.nn.functional.loss.cross_entropy(input=out, label=gt)
    avg_cost = paddle.mean(x=cost)
    acc_top1 = paddle.metric.accuracy(input=out, label=gt, k=1)
    acc_top5 = paddle.metric.accuracy(input=out, label=gt, k=5)
    opt = paddle.optimizer.Momentum(0.01, 0.9)
    opt.minimize(avg_cost)

place = paddle.CUDAPlace(0) if USE_GPU else paddle.CPUPlace()
exe = paddle.static.Executor(place)
exe.run(startup)
val_program = train_program.clone(for_test=True)

3. 训练模型

该章节介绍了如何定义输入数据和如何训练和测试分类模型。先训练分类模型的原因是离线量化需要一个训练好的模型。

3.1 定义输入数据

为了快速执行该示例，我们选取简单的MNIST数据，Paddle框架的paddle.vision.datasets包定义了MNIST数据的下载和读取。 代码如下：

import paddle.vision.transforms as T
transform = T.Compose([T.Transpose(), T.Normalize([127.5], [127.5])])
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(
    mode="train", backend="cv2", transform=transform)
test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(
    mode="test", backend="cv2", transform=transform)
train_loader = paddle.io.DataLoader(
    train_dataset,
    places=place,
    feed_list=[image, label],
    drop_last=True,
    batch_size=64,
    return_list=False,
    shuffle=True)
test_loader = paddle.io.DataLoader(
    test_dataset,
    places=place,
    feed_list=[image, label],
    drop_last=True,
    batch_size=64,
    return_list=False,
    shuffle=False)

3.2 训练和测试

先定义训练和测试函数。在训练函数中执行了一个epoch的训练，因为MNIST数据集数据较少，一个epoch就可将top1精度训练到95%以上。

outputs = [acc_top1.name, acc_top5.name, avg_cost.name]
def train(prog):
    iter = 0
    for data in train_loader():
        acc1, acc5, loss = exe.run(prog, feed=data, fetch_list=outputs)
        if iter % 100 == 0:
            print('train iter={}, top1={}, top5={}, loss={}'.format(iter, acc1.mean(), acc5.mean(), loss.mean()))
        iter += 1

def test(prog, outputs=outputs):
    iter = 0
    res = [[], []]
    for data in test_loader():
        acc1, acc5, loss = exe.run(prog, feed=data, fetch_list=outputs)
        if iter % 100 == 0:
            print('test iter={}, top1={}, top5={}, loss={}'.format(iter, acc1.mean(), acc5.mean(), loss.mean()))
        res[0].append(acc1.mean())
        res[1].append(acc5.mean())
        iter += 1
    print('final test result', np.array(res[0]).mean(), np.array(res[1]).mean())

调用train函数训练分类网络，train_program是在第2步：构建网络中定义的。

train(train_program)

调用test函数测试分类网络，val_program是在第2步：构建网络中定义的。

test(val_program)

保存inference model，将训练好的分类模型保存在'./inference_model'下，后续进行静态离线量化时将加载保存在此处的模型。

paddle.static.save_inference_model(
        path_prefix='./inference_model/fp32',
        feed_vars=[image, label],
        fetch_vars=[acc_top1, acc_top5, avg_cost],
        executor=exe,
        program=val_program)

4. 静态离线量化

调用静态离线量化接口，加载文件夹'./inference_model'训练好的分类模型，并使用10个batch的数据进行参数校正。此过程无需训练，只需跑前向过程来计算量化所需参数。静态离线量化后的模型保存在文件夹'./quant_post_static_model'下。

slim.quant.quant_post_static(
        executor=exe,
        model_dir='./inference_model',
        quantize_model_path='./quant_post_static_model',
        sample_generator=paddle.dataset.mnist.test(),
        model_filename='fp32.pdmodel',
        params_filename='fp32.pdiparams',
        batch_nums=10)

注意，目前离线量化方法还不支持存在控制流OP的模型。

加载保存在文件夹'./quant_post_static_model'下的量化后的模型进行测试，可看到精度和3.2 训练和测试中得到的测试精度相近，因此静态离线量化过程对于此分类模型几乎无损。

quant_post_static_prog, feed_target_names, fetch_targets = paddle.static.load_inference_model(
        path_prefix='./inference_model/fp32',
        executor=exe)
test(quant_post_static_prog, fetch_targets)

根据部署业务场景，可以使用PaddleLite将该量化模型部署到移动端（ARM CPU），或者使用PaddleInference将该量化模型部署到服务器端（NV GPU和Intel CPU）。

保存的量化模型相比原始FP32模型，模型体积没有明显差别，这是因为量化预测模型中的权重依旧保存为FP32类型。在部署时，使用PaddleLite opt工具转换量化预测模型后，模型体积才会真实减小。

部署参考文档：

  • 部署简介
  • PaddleLite部署量化模型文档
  • PaddleInference Intel CPU部署量化模型文档
  • PaddleInference NV GPU部署量化模型文档