AI搬运 · 2020年11月27日

Pytorch量化感知训练详解

文章转载于微信公众号:GiantPandaCV
作者: Pui_Yeung

前言

  量化感知训练(Quantization Aware Training )是在模型中插入伪量化模块(fake\_quant module)模拟量化模型在推理过程中进行的舍入(rounding)和钳位(clamping)操作,从而在训练过程中提高模型对量化效应的适应能力,获得更高的量化模型精度 。在这个过程中,所有计算(包括模型正反向传播计算和伪量化节点计算)都是以浮点计算实现的,在训练完成后才量化为真正的int8模型。  

Pytorch官方从1.3版本开始提供量化感知训练API,只需修改少量代码即可实现量化感知训练。目前torch.quantization仍处于beta阶段,不保证API前向、后向兼容性。以下介绍基于Pytorch 1.7,其他版本可能会有差异。

Pytorch量化感知训练流程

  首先给出提供一个可运行demo,直观了解量化感知训练的6个步骤,再进行详细的介绍

import torchfrom torch.quantization import prepare_qat, get_default_qat_qconfig, convertfrom torchvision.models import quantization# Step1:修改模型# 这里直接使用官方修改好的MobileNet V2,下文会对修改点进行介绍model = quantization.mobilenet_v2()print("original model:")print(model)# Step2:折叠算子# fuse_model()在training或evaluate模式下算子折叠结果不同,# 对于QAT,需确保在training状态下进行算子折叠assert model.trainingmodel.fuse_model()print("fused model:")print(model)# Step3:指定量化方案# 通过给模型实例增加一个名为"qconfig"的成员变量实现量化方案的指定# backend目前支持fbgemm和qnnpackBACKEND = "fbgemm"model.qconfig = get_default_qat_qconfig(BACKEND)# Step4:插入伪量化模块prepare_qat(model, inplace=True)print("model with observers:")print(model)# 正常的模型训练,无需修改代码# Step5:实施量化model.eval()# 执行convert函数前,需确保模型在evaluate模式model_int8 = convert(model)print("quantized model:")print(model_int8)# Step6:int8模型推理# 指定与qconfig相同的backend,在推理时使用正确的算子torch.backends.quantized.engine = BACKEND# 目前Pytorch的int8算子只支持CPU推理,需确保输入和模型都在CPU侧# 输入输出仍为浮点数fp32_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)y = model_int8(fp32_input)print("output:")print(y)

Step1:修改模型

  Pytorch下需要适当修改模型才能进行量化感知训练,以下以常用的MobileNetV2为例。官方已修改好的MobileNetV2的代码,详见这里(https://github.com/pytorch/vi...

        修改主要包括3点,以下摘取相应的代码进行介绍:

(1)在模型输入前加入QuantStub(),在模型输出后加入DeQuantStub()。目的是将输入从fp32量化为int8,将输出从int8反量化为fp32。模型的\_\_init\_\_()和forward()修改为:

class QuantizableMobileNetV2(MobileNetV2):  def __init__(self, *args, **kwargs):  """  MobileNet V2 main class  Args:  Inherits args from floating point MobileNetV2  """    super(QuantizableMobileNetV2, self).__init__(*args, **kwargs)    self.quant = QuantStub()    self.dequant = DeQuantStub()  def forward(self, x):    x = self.quant(x)    x = self._forward_impl(x)    x = self.dequant(x)    return x

(2)对加法等操作加入伪量化节点。因为int8数值进行加法运算容易超出数值范围,所以不是直接进行计算,而是进行反量化->计算->量化的操作。以InvertedResidual的修改为例:

class QuantizableInvertedResidual(InvertedResidual):  def __init__(self, *args, **kwargs):    super(QuantizableInvertedResidual, self).__init__(*args, **kwargs)    # 加法的伪量化节点需要记录所经过该节点的数值的范围,因此需要实例化一个对象    self.skip_add = nn.quantized.FloatFunctional()  def forward(self, x):      if self.use_res_connect:          # 普通版本MobileNet V2的加法          # return x + self.conv(x)          # 量化版本MobileNet V2的加法          return self.skip_add.add(x, self.conv(x))      else:          return self.conv(x)

(3)将ReLU6替换为ReLU。MobileNet V2使用ReLU6的原因是对ReLU的输出范围进行截断以缓解量化为fp16模型时的精度下降。因为int8量化本身就能确定截断阈值,所以将ReLU6替换为ReLU以去掉截断阈值固定为6的限制。官方的修改代码在建立网络后通过\_replace\_relu()将MobileNetV2中的ReLU6替换为ReLU:

model = QuantizableMobileNetV2(block=QuantizableInvertedResidual, **kwargs)_replace_relu(model)

Step2:算子折叠

  算子折叠是将模型的多个层合并成一个层,一般用来减少计算量和加速推理。对于量化感知训练而言,算子折叠作用是将模型变“薄”,减少中间计算过程的误差积累。

  以下比较有无算子折叠的结果(上:无算子折叠,下:有算子折叠,打印执行prepare\_qat()后的模型)
image.png

image.png

 如果不进行算子折叠,每个Conv-BN-ReLU单元一共会插入4个FakeQuantize模块。而进行算子折叠后,原来Conv2d()被ConvBnReLU2d()代替(3层合并到了第1层),BatchNorm2d()和ReLU()被Inentity()代替(仅作为占位),最终只插入了2个FakeQuantize模块。

        FakeQuantize模块的减少意味着推理过程中进行的量化-反量化的次数减少,有利于减少量化带来的性能损失。

  算子折叠由实现torch.quantization.fuse\_modules()。目前存在的比较遗憾的2点:

  算子折叠不能自动完成,只能由程序员手工指定要折叠的子模型。以torchvision.models.quantization.mobilenet\_v2()中实现的算子折叠函数为例:

def fuse_model(self):    # 遍历模型内的每个子模型,判断类型并进行相应的算子折叠    for m in self.modules():        if type(m) == ConvBNReLU:            fuse_modules(m, ['0', '1', '2'], inplace=True)        if type(m) == QuantizableInvertedResidual:            # 调用子模块实现的fuse_model(),间接调用fuse_modules()            m.fuse_model()

  能折叠的算子组合有限。目前支持的算子组合为:ConV + BN、ConV + BN + ReLU、Conv + ReLU、Linear + ReLU、BN + ReLU。如果尝试折叠ConvTranspose2d、ReLU6等不支持的算子则会报错。

Step3:指定量化方案

  目前支持fbgemm和qnnpack两种backend方案。官方推荐x86平台使用fbgemm方案,ARM平台使用qnnpack方案。  量化方案通过如下方法指定

model.qconfig = get_default_qat_qconfig(backend="fbgemm")# 或model.qconfig = get_default_qat_qconfig(backend="qnnpack")

  即通过给model增加一个名为qconfig为成员变量并赋值。

  量化方案可通过设置qconfig自定义,本文暂不讨论。

Step4:插入伪量化模块  

通过执行prepare\_qat(),实现按qconfig的配置方案给每个层增加FakeQuantize()模块image.png 每个FakeQuantize()模块内包含相应的Observer()模块,在模型执行forward()时自动记录数值,供实施量化时使用。

Step5:实施量化  

完成训练后,通过执行convert()转换为真正的int8量化模型。image.png 完成转换后,FakeQuantize()模块被去掉,原来的ConvBNReLU2d()算子被替换为QuantizedConvReLU2d()算子。

Step6:int8模型推理

  int8模型的调用方法与普通的fp32模型的调用无异。需要注意的是,目前量化算子仅支持CPU计算,故须确保输入和模型都在CPU侧。

  若模型推理中出现报错,一般是前面的步骤存在设置不当,参考常见问题第1点。

常见问题

(1) RuntimeError: Could not run XX with arguments from the YY backend. XX is only available for these backends ZZ  

        虽然fp32模型和int8模型都能在CPU上推理,但fp32算子仅接受tensor作为输入,int8算子仅接受quantedtensor作为输入,输入和算子的类型不一致导致上述错误。

  一般排查方向为:是否完成了模型修改,将加法等操作替换为量化版本;是否正确添加了QuantStub()和DeQuantStub();是否在执行convert()前是否执行了model.eval()(在traning模型下,dropout无int8实现但没有被去掉,然而在执行推理时会报错)。

(2) 是否支持GPU训练,是否支持DistributedDataParallel训练?  

        支持。官方有一个完整的量化感知训练的实现,使用了GPU和DistributedDataParallel,可惜在文档和教程中未提及,参考这里(https://github.com/pytorch/vi...\_quantization.py)。

(3) 是否支持混合精度模型(例如一部分fp32推理,一部分int8推理)?  

        官方没有明确说明,但经实践是可以的。

  模型是否进行量化取决于是否带qconfig。因此可以将模型定义修改为

class MixModel(nn.Module):    def __init__(self):        super(MixModel, self).__init__()        self.fp32_part = Fp32Model()        self.int8_part = Int8Model()    def forward(self, x):        x = self.int8_part(x)        x = self.fp32(x)        return xmix_model = MixModel()mix_model.int8_part.qconfig = get_default_qat_qconfig(BACKEND)prepare_qat(mix_model, inplace=True)

  由此可实现所需的功能。注意将QuantStub()、Dequant()模块移到Int8Model()中。

(4)精度保持效果如何,如何提升精度?  

        笔者进行的实验不多,在做过的简单的OCR任务中,可以做到文字检测和识别模型的指标下降均不超过1个点(量化的int8模型对比正常训练的fp32模型)。官方教程中提供了分类例子的效果和提升精度的技巧,可供参考。

总结

  Pytorch官方提供的量化感知训练API,上手较为简单,易于集成到现有训练代码中。但目前手动修改模型和算子折叠增加了一定的工作量,期待在未来版本的改进。

- END -

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