基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤(含代码)

详细探讨模型PTQ量化每个步骤,涉及更多的技术细节和实际计算方法,以便更好地理解PTQ(Post-Training Quantization,训练后量化)的全过程。

1. 模型训练

我们假设已经训练了一个卷积神经网络(CNN),例如VGG-16。训练完成后,我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。

2. 收集统计信息

在量化之前,我们需要从模型中收集统计信息,以帮助确定量化的参数。

收集权重和激活的统计信息

1. 权重统计

对于每个卷积层和全连接层:

  • 最大值和最小值:通过遍历模型的每个权重矩阵,计算权重的最大值和最小值。

    import numpy as np
    
    def get_weight_stats(weights):
        max_val = np.max(weights)
        min_val = np.min(weights)
        return max_val, min_val
    
  • 示例

    weights_conv1 = model.conv1.weight.data.numpy()  # 获取卷积层1的权重
    max_weight_conv1, min_weight_conv1 = get_weight_stats(weights_conv1)
    

2. 激活统计

激活值的统计信息通常在校准过程中收集:

  • 最大值和最小值:将校准数据集通过模型,记录每个层的激活值的统计信息。

    def get_activation_stats(model, dataloader):
        activations = []
        for inputs, _ in dataloader:
            outputs = model(inputs)
            activations.append(outputs.detach().numpy())
        max_activation = np.max(activations)
        min_activation = np.min(activations)
        return max_activation, min_activation
    
  • 示例

    max_activation, min_activation = get_activation_stats(model, calibration_dataloader)
    

3. 选择量化方案

根据收集到的统计数据,选择量化方案并计算量化参数。

选择量化位宽
  • 通常选择8位整数(INT8),即量化到[-128, 127]范围内。
计算量化参数

1. 对称量化

对于权重:

  • 计算缩放因子

    def calculate_scale(min_val, max_val, int_min, int_max):
        scale = (max_val - min_val) / (int_max - int_min)
        return scale
    
  • 量化公式

    def quantize_weight(weights, scale, int_min, int_max):
        quantized_weights = np.clip(np.round(weights / scale), int_min, int_max)
        return quantized_weights
    
  • 示例

    scale_weight = calculate_scale(min_weight_conv1, max_weight_conv1, -128, 127)
    quantized_weights_conv1 = quantize_weight(weights_conv1, scale_weight, -128, 127)
    

2. 非对称量化

对于激活值:

  • 计算缩放因子和零点

    def calculate_activation_params(min_val, max_val, int_min, int_max):
        scale = (max_val - min_val) / (int_max - int_min)
        zero_point = int_min - np.round(min_val / scale)
        return scale, zero_point
    
  • 量化公式

    def quantize_activation(activations, scale, zero_point, int_min, int_max):
        quantized_activations = np.clip(np.round(activations / scale) + zero_point, int_min, int_max)
        return quantized_activations
    
  • 示例

    scale_activation, zero_point = calculate_activation_params(min_activation, max_activation, 0, 255)
    quantized_activations = quantize_activation(activation_data, scale_activation, zero_point, 0, 255)
    

4. 量化权重

权重量化步骤:

  1. 计算缩放因子

    scale = calculate_scale(min_weight, max_weight, -128, 127)
    
  2. 应用量化公式

    quantized_weights = quantize_weight(weights, scale, -128, 127)
    
  3. 存储量化参数

    保存量化的缩放因子和偏移量,这在推理阶段用于反量化。

    np.save('quantized_weights.npy', quantized_weights)
    np.save('weight_scale.npy', scale)
    

5. 量化激活

激活量化步骤:

  1. 计算激活的缩放因子和零点

    scale, zero_point = calculate_activation_params(min_activation, max_activation, 0, 255)
    
  2. 应用量化公式

    quantized_activations = quantize_activation(activations, scale, zero_point, 0, 255)
    
  3. 存储量化参数

    保存激活的量化参数,用于反量化。

    np.save('activation_scale.npy', scale)
    np.save('activation_zero_point.npy', zero_point)
    

6. 模型校准

微调(Fine-Tuning)

  • 步骤

    • 将量化后的模型加载并用量化参数初始化。
    • 用量化后的模型和校准数据集进行轻微的训练,以优化量化效果。
    from torch.optim import Adam
    
    # 定义优化器和损失函数
    optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    
    # 轻微训练
    model.train()
    for epoch in range(1):
        for inputs, targets in calibration_dataloader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, targets)
            loss.backward()
            optimizer.step()
    

7. 验证和评估

步骤

  1. 测试量化模型

    • 使用测试数据集对量化后的模型进行评估,比较其与原始浮点模型的性能。
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for inputs, targets in test_dataloader:
            outputs = model(inputs)
            _, predicted = torch.max(outputs, 1)
            total += targets.size(0)
            correct += (predicted == targets).sum().item()
    
    accuracy = correct / total
    print(f'Test Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')
    
  2. 分析结果

    • 比较量化模型和原始浮点模型的准确率,确定量化对模型性能的影响。
    • 如果量化后性能下降明显,可能需要调整量化参数或进行进一步微调。

8. PTQ的优点和挑战

优点:

无需重新训练:PTQ不需要重新训练模型,只需在现有模型上进行量化,节省了时间和计算资源。
快速部署:量化后的模型可以更快地在资源受限的环境中部署,例如移动设备和嵌入式系统。
减少存储需求和计算复杂度:低精度表示减少了存储空间和计算开销,适合在硬件上加速计算。
挑战:

精度损失:量化可能导致模型性能下降,特别是当量化精度较低时。需要进行模型校准和评估来减小精度损失。
选择合适的量化参数:确定量化的位宽、范围和其他参数可能需要经验和实验来优化。
数据分布问题:如果数据分布非常复杂,简单的量化策略可能无法有效地捕捉数据的特性,导致精度损失。

总结

通过上述详细步骤,我们对一个训练好的CNN模型进行了PTQ。详细步骤包括从模型中收集统计信息、选择和计算量化参数、应用量化到权重和激活、进行模型校准以及最终的模型验证和评估。每个步骤涉及具体的计算和调整,以确保量化过程中的模型性能尽可能接近原始浮点模型。

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