EasyQuant 项目使用教程

EasyQuant 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

EasyQuant 项目的目录结构如下：

EasyQuant/
├── data/
│   └── calib.txt
├── docs/
├── example/
│   └── vgg16/
│       ├── run.sh
│       ├── run_scale_quantation.sh
│       ├── run_caffe2ncnn.sh
│       ├── run_infer_shape.sh
│       ├── run_scale_fine_tuning.sh
│       └── run_validation.sh
├── model/
│   └── vgg16/
│       ├── net_file_upgrade.sh
│       └── vgg16.caffemodel
├── python_ncnn/
│   └── Makefile
├── tools/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放数据文件，如校准图像列表 calib.txt。
• docs/: 存放项目文档。
• example/: 包含示例代码，特别是 vgg16 示例的脚本文件。
• model/: 存放模型文件，如 vgg16 模型的 Caffe 模型文件。
• python_ncnn/: 包含与 ncnn 相关的 Python 代码和 Makefile。
• tools/: 存放工具脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要集中在 example/vgg16/ 目录下，具体包括以下几个脚本：

• run.sh: 主启动脚本，负责调用其他脚本完成整个量化流程。
• run_scale_quantation.sh: 用于生成权重和激活的量化尺度。
• run_caffe2ncnn.sh: 将 Caffe 模型转换为 ncnn 模型。
• run_infer_shape.sh: 推断层的 blob 形状。
• run_scale_fine_tuning.sh: 进行尺度微调。
• run_validation.sh: 在 ImageNet 验证集上进行模型验证。

启动流程

1. 运行 run.sh 脚本，该脚本会依次调用其他脚本完成以下步骤：
   • 下载 VGG16 模型并升级 proto 和 caffemodel 文件。
   • 生成权重和激活的量化尺度。
   • 将 Caffe 模型转换为 ncnn 模型。
   • 推断层的 blob 形状。
   • 进行尺度微调。
   • 在 ImageNet 验证集上进行模型验证。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下几个：

• requirements.txt: 列出了项目所需的 Python 依赖包。
• Makefile: 位于 python_ncnn/ 目录下，用于配置和编译 ncnn 相关的 Python 代码。
• README.md: 项目的主文档，包含了项目的介绍、使用说明和依赖配置等信息。

配置文件说明

• requirements.txt: 使用 pip install -r requirements.txt 命令安装项目所需的 Python 包。
• Makefile: 在 python_ncnn/ 目录下，通过 make -j8 命令编译 ncnn 相关的 Python 代码。
• README.md: 提供了项目的详细介绍和使用说明，建议在使用项目前仔细阅读。

通过以上步骤，您可以顺利启动和配置 EasyQuant 项目，并进行模型的量化和验证。