一、量化是什么？

量化是一種將深度學(xué)習(xí)模型中的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算轉(zhuǎn)換為整數(shù)運(yùn)算的技術(shù)。在量化過程中，模型的權(quán)重和激活值從 32 位浮點(diǎn)數(shù)（FP32）轉(zhuǎn)換為 8 位整數(shù)（INT8），從而將模型大小減少約 4 倍，并顯著降低內(nèi)存帶寬需求。這使得量化模型在推理階段運(yùn)行速度更快，尤其是在支持高性能矢量化操作的硬件平臺(tái)上。

二、PyTorch 量化的優(yōu)勢(shì)

1. 模型體積更小：INT8 量化可使模型文件大小減小至原來的 1/4，便于在設(shè)備端部署，如移動(dòng)設(shè)備和嵌入式設(shè)備。
2. 推理速度快：量化模型在推理時(shí)，因減少了內(nèi)存訪問和利用了整數(shù)運(yùn)算的硬件加速，通常比 FP32 模型快 2 到 4 倍。
3. 能耗降低：整數(shù)運(yùn)算相比浮點(diǎn)運(yùn)算能耗更低，適合在資源受限的環(huán)境中運(yùn)行。

三、PyTorch 量化的三種主要方法

（一）訓(xùn)練后動(dòng)態(tài)量化

訓(xùn)練后動(dòng)態(tài)量化主要對(duì)模型的權(quán)重進(jìn)行量化，激活值在推理過程中動(dòng)態(tài)量化。這種方法適合小批量的 LSTM 和 Transformer 類型模型，因?yàn)檫@類模型的執(zhí)行時(shí)間主要由從內(nèi)存中加載權(quán)重決定。

示例代碼：

import torch
import torch.quantization


## 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的模型
class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 10)


    def forward(self, x):
        return self.linear(x)


model = SimpleModel()
## 將模型轉(zhuǎn)為評(píng)估模式
model.eval()


## 動(dòng)態(tài)量化模型
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)


## 測(cè)試量化模型
input_tensor = torch.randn(1, 10)
output = quantized_model(input_tensor)
print(output)

（二）訓(xùn)練后靜態(tài)量化

訓(xùn)練后靜態(tài)量化不僅對(duì)權(quán)重進(jìn)行量化，還基于校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集預(yù)先計(jì)算激活張量的比例因子和偏差。這種方法適用于 CNN 等模型，可充分利用內(nèi)存帶寬和計(jì)算節(jié)省。

步驟如下：

1. 準(zhǔn)備模型：添加 QuantStub 和 DeQuantStub 模塊，指定量化激活和反量化的位置；確保不重復(fù)使用模塊；將需要重新量化的操作轉(zhuǎn)換為模塊形式。
2. 模塊融合：將操作組合（如 Conv+ReLU）融合為一個(gè)模塊，提高準(zhǔn)確性和性能。
3. 指定量化配置：選擇量化方法，如對(duì)稱或非對(duì)稱量化，以及校準(zhǔn)技術(shù)。
4. 校準(zhǔn)模型：在準(zhǔn)備好的模型上運(yùn)行校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。
5. 轉(zhuǎn)換模型：將校準(zhǔn)后的模型轉(zhuǎn)換為量化模型。

示例代碼：

## 繼續(xù)使用上面定義的 SimpleModel
model = SimpleModel()
model.eval()


## 添加量化和反量化存根
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)


## 假設(shè)有一個(gè)校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 calibrate_data
calibrate_data = [torch.randn(1, 10) for _ in range(10)]
with torch.no_grad():
    for data in calibrate_data:
        model(data)


## 轉(zhuǎn)換模型為量化模型
torch.quantization.convert(model, inplace=True)


## 測(cè)試量化模型
output = model(input_tensor)
print(output)

（三）量化意識(shí)訓(xùn)練（QAT）

量化意識(shí)訓(xùn)練在訓(xùn)練過程中模擬量化效果，通過偽量化模塊對(duì)量化誤差進(jìn)行建模，使模型在訓(xùn)練時(shí)就適應(yīng)量化帶來的變化。

步驟如下：

1. 準(zhǔn)備模型：與訓(xùn)練后靜態(tài)量化類似，添加量化和反量化存根，指定量化配置。
2. 融合模塊：融合操作組合。
3. 插入偽量化模塊：使用 torch.quantization.prepare_qat() 插入偽量化模塊。
4. 訓(xùn)練模型：使用常規(guī)訓(xùn)練方法訓(xùn)練模型，偽量化模塊會(huì)模擬量化效果。
5. 轉(zhuǎn)換模型：訓(xùn)練完成后，將模型轉(zhuǎn)換為量化模型。

示例代碼：

model = SimpleModel()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
torch.quantization.prepare_qat(model, inplace=True)


## 訓(xùn)練模型（示例中省略訓(xùn)練循環(huán)）


## 轉(zhuǎn)換模型為量化模型
torch.quantization.convert(model, inplace=True)


## 測(cè)試量化模型
output = model(input_tensor)
print(output)

四、量化張量操作

PyTorch 提供了多種量化張量操作，用于在量化模型中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。以下是一些常用的操作：

（一）量化和反量化

1. torch.quantize_per_tensor() ：使用每個(gè)張量的標(biāo)度和零點(diǎn)將浮點(diǎn)張量轉(zhuǎn)換為量化張量。
2. torch.quantize_per_channel() ：使用每個(gè)通道的標(biāo)度和零點(diǎn)將浮點(diǎn)張量轉(zhuǎn)換為量化張量。
3. torch.dequantize() ：將量化張量轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)張量。

示例代碼：

float_tensor = torch.randn(2, 3)
scale = 1.0
zero_point = 0
quantized_tensor = torch.quantize_per_tensor(float_tensor, scale, zero_point, torch.qint8)
dequantized_tensor = torch.dequantize(quantized_tensor)

（二）基本操作

1. torch.ops.quantized.add() ：對(duì)兩個(gè)量化張量進(jìn)行加法運(yùn)算。
2. torch.ops.quantized.cat() ：將多個(gè)量化張量沿指定維度連接。
3. torch.ops.quantized.mul() ：對(duì)兩個(gè)量化張量進(jìn)行乘法運(yùn)算。

示例代碼：

quantized_tensor1 = torch.quantize_per_tensor(torch.randn(2, 3), 1.0, 0, torch.qint8)
quantized_tensor2 = torch.quantize_per_tensor(torch.randn(2, 3), 1.0, 0, torch.qint8)
result_add = torch.ops.quantized.add(quantized_tensor1, quantized_tensor2)
result_mul = torch.ops.quantized.mul(quantized_tensor1, quantized_tensor2)

五、量化模型的部署

量化模型可以部署在各種支持量化運(yùn)算的硬件平臺(tái)上，如具有 AVX2 支持的 x86 CPU 和 ARM CPU。在部署之前，確保量化配置與目標(biāo)硬件平臺(tái)匹配，以實(shí)現(xiàn)最佳性能。

六、總結(jié)

通過本教程，我們深入探討了 PyTorch 中的量化技術(shù)，包括三種主要的量化方法、量化張量操作以及量化模型的部署。量化技術(shù)在模型壓縮和加速推理方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，尤其適用于設(shè)備端部署。選擇合適的量化方法并正確應(yīng)用，可以有效提高模型的性能和效率。

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