有哪些好的模板网站,睢宁建网站,wordpress图片外链插件,小说网站怎么推广在移动智能终端品类越发多样的时代#xff0c;为了让模型可以顺利部署在算力和存储空间都受限的移动终端#xff0c;对模型进行压缩尤为重要。模型压缩#xff08;model compression#xff09;可以降低神经网络参数量#xff0c;减少延迟时间#xff0c;从而实现提高神经…在移动智能终端品类越发多样的时代为了让模型可以顺利部署在算力和存储空间都受限的移动终端对模型进行压缩尤为重要。模型压缩model compression可以降低神经网络参数量减少延迟时间从而实现提高神经网络推理速度、节省存储空间等目的。
一.量化
量化是指将模型权重参数用更少的比特数存储以此来减少模型的存储空间和算力消耗。
1.基本原理
(1) 量化感知训练
Quantization-aware TrainingQAT在训练过程中模拟量化过程数据虽然表示为float32但实际的值的间隔却会受到量化参数的设置。
QAT的具体流程如下
1)初始化设置权重和激活值范的范围和的初始值
2)构建模拟量化网络在需要量化的权重和激活值后插入伪量化算子
3)量化训练重复执行以下步骤直至网络收敛计算量化网络层的权重和激活值的范围和并根据该范围将量化损失带入到前向推理和后向参数更新的过程中
4)导出量化网络获取和并计算量化参数将量化参数s和z代入到量化公式中转换网络中的权重为量化整数值删除伪量化算子在量化网络层前后分别插入量化和反量化算子。
(2) 后训练动态量化
Post training dynamic quantization是在浮点模型训练收敛之后进行量化操作weight被提前量化activation在前向推理过程中被动态量化即每次都要根据实际运算的浮点数据范围每一层计算1次scale和zero_point然后进行量化。
在量化激活值时会以校准数据集为输入执行推理流程然后统计每层激活值的数据分布并得到相应的量化参数具体操作流程如下
1)使用直方图统计的方式得到原始float32数据的统计分布
2)在给定的搜索空间中选取若干个和分别对激活值进行量化得到量化后的数据
3)使用直方图统计得到的统计分布
4)计算每个与的统计分布差异并找到差异性最低的1个对应的和来计算相应的量化参数常用的用于度量分布差异的指标包括KL散度、对称KL散度和JS散度。
(3) 后训练静态量化
activation会基于之前校准过程中记录下的固定的scale和zero_point进行量化整个过程不存在量化参数scale,zero_point的再计算。
2.代码实例
(1) 加载数据
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub
import torch.optim as optim
from torch.quantization import get_default_qconfig, prepare_qat, convert# 定义数据预处理
transform transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 标准化
])# 加载训练集和测试集
trainset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainTrue,downloadTrue, transformtransform)
trainloader DataLoader(trainset, batch_size64, shuffleTrue, num_workers2)
testset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainFalse,downloadTrue, transformtransform)
testloader DataLoader(testset, batch_size64, shuffleFalse, num_workers2)
classes (plane, car, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck)
(2) 构建量化网络
class QuantizedCNN(nn.Module):def __init__(self):super(QuantizedCNN, self).__init__()self.quant QuantStub()self.conv1 nn.Conv2d(3, 16, 5)self.pool nn.MaxPool2d(2, 2)self.conv2 nn.Conv2d(16, 32, 5)self.fc1 nn.Linear(32 * 5 * 5, 120)self.fc2 nn.Linear(120, 84)self.fc3 nn.Linear(84, 10)self.dequant DeQuantStub()def forward(self, x):# x self.quant(x)x self.pool(F.relu(self.conv1(x)))x self.pool(F.relu(self.conv2(x)))x torch.flatten(x, 1)x F.relu(self.fc1(x))x F.relu(self.fc2(x))x self.fc3(x)x self.dequant(x)return xdevice torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)
model QuantizedCNN().to(device)
model.qconfig get_default_qconfig(qnnpack) (3) 量化训练并保存模型
# 训练循环
num_epochs 10
for epoch in range(num_epochs):model.train()running_loss 0.0for i, data in enumerate(trainloader, 0):inputs, labels data[0].to(device), data[1].to(device)optimizer.zero_grad()outputs model(inputs)loss criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss loss.item()if i % 2000 1999:print(f[{epoch 1}, {i 1}] loss: {running_loss / 2000:.3f})running_loss 0.0# 切换到评估模式进行测试model.eval()correct 0total 0with torch.no_grad():for data in testloader:images, labels data[0].to(device), data[1].to(device)outputs model(images)_, predicted torch.max(outputs.data, 1)total labels.size(0)correct (predicted labels).sum().item()print(Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %% % (100 * correct / total))# 在最后1个epoch后完成量化if epoch num_epochs - 1:model_quantized convert(model.eval(), inplaceTrue)print(Model quantization completed.)# 保存量化模型torch.save(model_quantized.state_dict(), quantized_model.pth)(4) 模型测试
def test_quantized_model(model, dataloader, devicecpu):model convert(model.eval(), inplaceTrue)model.to(device) correct 0total 0with torch.no_grad(): for data, targets in dataloader:data, targets data.to(device), targets.to(device) outputs model(data) _, predicted torch.max(outputs.data, 1) total targets.size(0)correct (predicted targets).sum().item()accuracy 100 * correct / totalprint(fAccuracy of the quantized model on the test data: {accuracy:.2f}%)# 测试模型
quantized_modelQuantizedCNN()
quantized_model.load_state_dict(torch.load(quantized_model.pth))
test_quantized_model(quantized_model, test_loader, devicecuda if torch.cuda.is_available() else cpu
二.剪枝
剪枝是指去除模型参数中冗余或不重要的部分可以高效地生成规模更小、内存利用率更高、能耗更低、推断速度更快的模型。 1.基本原理
根据剪枝流程的位置可以将剪枝操作分为2种训练时剪枝和后剪枝。
(1) 训练时剪枝
和训练时使用dropout操作较为类似训练时剪枝会根据当前模型的结果删除不重要的结构固化模型再进行训练以后续的训练来弥补部分结构剪枝带来的不利影响。
(2) 后剪枝
在模型训练完成后根据模型权重参数和剪枝测试选取需要剪枝的部分。
2.代码实例
(1) 加载预训练模型
import torch
import torchvision.models as models# 加载预训练的ResNet18模型
model models.resnet18(pretrainedTrue)(2) 定义剪枝算法
from torch.nn.utils.prune import global_unstructured# 定义剪枝比例
pruning_rate 0.5# 对全连接层进行剪枝
def prune_model(model, pruning_rate):for name, module in model.named_modules():if isinstance(module, torch.nn.Linear):global_unstructured(module, pruning_dim0, amountpruning_rate)(3)执行剪枝操作
prune_model(model, pruning_rate)# 查看剪枝后的模型结构
print(model)(4) 重新训练和微调
剪枝后的模型需要重新进行训练和微调以保证模型的准确性和性能。
# 定义损失函数和优化器
criterion torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer torch.optim.SGD(model.parameters(), lr0.001, momentum0.9)
(5) 性能测试
三.蒸馏
蒸馏是指将知识从大模型教师模型向小模型学生模型传输的过程可以用于模型压缩和训练加速。核心组件包括知识knowledge、蒸馏算法distillation algorithm、教师学生架构teacher-student architecture。 1.基本原理
蒸馏的知识的形式可以是激活、神经元、中间层特征、教师网络参数等。可将其归类为以下3种类型。 (1) Feature-Based Knowledge
基于特征的知识蒸馏引入中间层表征教师网络的中间层作为学生网络对应层的提示Hints层从而提升学生网络模型的性能。核心是期望学生能够直接模仿教师网络的特征激活值。 (2) Relation-Based Knowledege
基于关系的知识蒸馏可以分为不同层之间的关系建模和不同样本之间的关系建模2种。
•不同层之间的关系建模
通常可以建模为 其中表示学生网络内成对的特征图是相似度函数代表教师网络与学生网络的关联函数。
•不同样本之间的关系建模 建模如下: 其中分别是teacher和student模型的特征表示。
基于关系的知识蒸馏的具体算法如下表所示。 (3) Response-Based Knowleddge
基于响应的知识蒸馏里响应一般指的是神经元的响应即教师模型的最后1层逻辑输出。核心想法是让学生模型模仿教师网络的输出。 响应知识的loss Hinton提出的KD是将teacher的logits层作为soft label: T是用于控制soft target重要程度的超参数。
整体蒸馏loss可以写作 2.代码实例
(1) 加载数据
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
(x_train, y_train), (x_test, y_test) keras.datasets.mnist.load_data()# Normalize data
x_train x_train.astype(float32) / 255.0
x_train np.reshape(x_train, (-1, 28, 28, 1))x_test x_test.astype(float32) / 255.0
x_test np.reshape(x_test, (-1, 28, 28, 1))
(2) 构建teacher 、student模型结构
# Create the teacher
teacher keras.Sequential([keras.Input(shape(28, 28, 1)),layers.Conv2D(256, (3, 3), strides(2, 2), paddingsame),layers.LeakyReLU(alpha0.2),layers.MaxPooling2D(pool_size(2, 2), strides(1, 1), paddingsame),layers.Conv2D(512, (3, 3), strides(2, 2), paddingsame),layers.Flatten(),layers.Dense(10),],nameteacher,
)# Create the student
student keras.Sequential([keras.Input(shape(28, 28, 1)),layers.Conv2D(16, (3, 3), strides(2, 2), paddingsame),layers.LeakyReLU(alpha0.2),layers.MaxPooling2D(pool_size(2, 2), strides(1, 1), paddingsame),layers.Conv2D(32, (3, 3), strides(2, 2), paddingsame),layers.Flatten(),layers.Dense(10),],namestudent,
)# Clone student for later comparison
student_scratch keras.models.clone_model(student)
(3) 训练模型
# 1.Train teacher as usual
teacher.compile(optimizerkeras.optimizers.Adam(),losskeras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logitsTrue),metrics[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
)
# Train and evaluate teacher on data.
teacher.fit(x_train, y_train, epochs3)
teacher.evaluate(x_test, y_test)# 2.Train student as usual
student_scratch.compile(optimizerkeras.optimizers.Adam(),losskeras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logitsTrue),metrics[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
)
# Train and evaluate student on data
student_scratch.fit(x_train, y_train, epochs3)
student_scratch.evaluate(x_test, y_test)
(4) 构建蒸馏模型
class Distiller(keras.Model):def __init__(self, student, teacher):super(Distiller, self).__init__()self.teacher teacherself.student studentdef compile(self,optimizer,metrics,student_loss_fn,distillation_loss_fn,alpha0.1,temperature3,):super(Distiller, self).compile(optimizeroptimizer, metricsmetrics)self.student_loss_fn student_loss_fnself.distillation_loss_fn distillation_loss_fnself.alpha alphaself.temperature temperaturedef train_step(self, data):# Unpack datax, y data# Forward pass of teacherteacher_predictions self.teacher(x, trainingFalse)with tf.GradientTape() as tape:# Forward pass of studentstudent_predictions self.student(x, trainingTrue)# Compute lossesstudent_loss self.student_loss_fn(y, student_predictions)# Compute scaled distillation lossdistillation_loss (self.distillation_loss_fn(tf.nn.softmax(teacher_predictions / self.temperature, axis1),tf.nn.softmax(student_predictions / self.temperature, axis1),)* self.temperature**2)loss self.alpha * student_loss (1 - self.alpha) * distillation_loss# Compute gradientstrainable_vars self.student.trainable_variablesgradients tape.gradient(loss, trainable_vars)# Update weightsself.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, trainable_vars))# Update the metrics configured in compile().self.compiled_metrics.update_state(y, student_predictions)# Return a dict of performanceresults {m.name: m.result() for m in self.metrics}results.update({student_loss: student_loss, distillation_loss: distillation_loss})return resultsdef test_step(self, data):# Unpack the datax, y data# Compute predictionsy_prediction self.student(x, trainingFalse)# Calculate the lossstudent_loss self.student_loss_fn(y, y_prediction)# Update the metrics.self.compiled_metrics.update_state(y, y_prediction)# Return a dict of performanceresults {m.name: m.result() for m in self.metrics}results.update({student_loss: student_loss})return results
(5)蒸馏
# Train student as doen usually
student_scratch.compile(optimizerkeras.optimizers.Adam(),losskeras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logitsTrue),metrics[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
)# Train and evaluate student trained from scratch.
student_scratch.fit(x_train, y_train, epochs1)
student_scratch.evaluate(x_test, y_test)
四.参考
(1) Knowledge Distillation: A Survey
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