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动态图量化训练

本示例介绍如何对动态图模型进行量化训练，示例以常用的MobileNetV1和MobileNetV3模型为例，介绍如何对其进行量化训练。

分类模型的量化训练流程

准备数据

在当前目录下创建data文件夹，将ImageNet数据集解压在data文件夹下，解压后data/ILSVRC2012文件夹下应包含以下文件：

  • 'train'文件夹，训练图片
  • 'train_list.txt'文件
  • 'val'文件夹，验证图片
  • 'val_list.txt'文件

准备需要量化的模型

  • 对于paddle vision支持的模型：[lenet, mobilenetv1, mobilenetv2, resnet, vgg]可以直接使用vision内置的模型定义和ImageNet预训练权重
  • 对于paddle vision暂未支持的模型，例如mobilenetv3，需要自行定义好模型结构以及准备相应的预训练权重
    • 本示例使用的是经过蒸馏的mobilenetv3模型，在ImageNet数据集上Top1精度达到78.96: 预训练权重下载

配置量化参数

quant_config = {
    'weight_preprocess_type': None,
    'activation_preprocess_type': None,
    'weight_quantize_type': 'channel_wise_abs_max',
    'activation_quantize_type': 'moving_average_abs_max',
    'weight_bits': 8,
    'activation_bits': 8,
    'dtype': 'int8',
    'window_size': 10000,
    'moving_rate': 0.9,
    'quantizable_layer_type': ['Conv2D', 'Linear'],
}

  • 'weight_preprocess_type'：代表对量化模型权重参数预处理的方法，目前支持PACT方法，如需使用可以改为'PACT'；默认为None，代表不对权重进行任何预处理。

  • 'activation_preprocess_type'：代表对量化模型激活值预处理的方法，目前支持PACT方法，如需使用可以改为'PACT'；默认为None，代表不对激活值进行任何预处理。

  • weight_quantize_type：代表模型权重的量化方式，可选的有['abs_max', 'channel_wise_abs_max']，默认为channel_wise_abs_max

  • activation_quantize_type：代表模型激活值的量化方式，可选的有['moving_average_abs_max']，默认为moving_average_abs_max

  • quantizable_layer_type：代表量化OP的类型，目前支持Conv2D和Linear

插入量化算子，得到量化训练模型

quanter = QAT(config=quant_config)
quanter.quantize(net)

量化训练结束，保存量化模型

quanter.save_quantized_model(net, 'save_dir', input_spec=[paddle.static.InputSpec(shape=[None, 3, 224, 224], dtype='float32')])

训练命令

  • MobileNetV1

    我们使用普通的量化训练方法即可，启动命令如下：

    # 单卡训练
python train.py --model=mobilenet_v1
# 多卡训练，以0到3号卡为例
python -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3" train.py --model=mobilenet_v1

  • MobileNetV3

    对于MobileNetV3，直接使用普通的量化损失较大，为降低量化损失，可以使用PACT的量化方法，启动命令如下：

    # 单卡训练
python train.py  --lr=0.001 --use_pact=True --num_epochs=30 --l2_decay=2e-5 --ls_epsilon=0.1
# 多卡训练，以0到3号卡为例
python -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3" train.py  --lr=0.001 --use_pact=True --num_epochs=30 --l2_decay=2e-5 --ls_epsilon=0.1

量化结果

模型 FP32模型准确率（Top1/Top5） 量化方法 量化模型准确率（Top1/Top5）
MobileNetV1 70.99/89.65 普通在线量化 70.63/89.65
MobileNetV3 78.96/94.48 PACT在线量化 77.52/93.77

注：在batch_size=256时能达到上表中理想的量化精度，但显存需求较大，因此在train.py中batch_size设置为128。