使用NNI实现模型量化快速入门指南

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nni An open source AutoML toolkit for automate machine learning lifecycle, including feature engineering, neural architecture search, model compression and hyper-parameter tuning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nni

量化技术概述

模型量化是一种通过减少表示权重或激活值所需的比特数来减小模型大小并加速推理时间的技术。在深度学习领域，量化已成为模型部署前的重要优化手段，能够显著提升模型在边缘设备上的运行效率。

NNI（Neural Network Intelligence）作为强大的自动机器学习工具包，提供了完整的量化解决方案，支持两种主要的量化方法：

1. 训练后量化（Post-training Quantization）：在模型训练完成后直接进行量化
2. 量化感知训练（Quantization-aware Training）：在训练过程中模拟量化效果，通常能获得更好的精度

本文将重点介绍如何使用NNI中的QATQuantizer实现量化感知训练。

环境准备

在开始量化之前，我们需要准备一个基础模型和数据集。本教程以经典的MNIST手写数字识别任务为例，构建一个简单的卷积神经网络。

模型定义

我们定义一个包含以下结构的CNN模型：

• 两个卷积层（conv1, conv2）
• 两个全连接层（fc1, fc2）
• ReLU6激活函数
• 最大池化层
• 批归一化层

class Mnist(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 20, 5, 1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(20, 50, 5, 1)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(4 * 4 * 50, 500)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(500, 10)
        self.relu1 = torch.nn.ReLU6()
        self.relu2 = torch.nn.ReLU6()
        self.relu3 = torch.nn.ReLU6()
        self.max_pool1 = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.max_pool2 = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.batchnorm1 = torch.nn.BatchNorm2d(20)

    def forward(self, x):
        x = self.relu1(self.batchnorm1(self.conv1(x)))
        x = self.max_pool1(x)
        x = self.relu2(self.conv2(x))
        x = self.max_pool2(x)
        x = x.view(-1, 4 * 4 * 50)
        x = self.relu3(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

数据准备

使用标准的MNIST数据集，并应用常见的预处理：

• 转换为张量
• 标准化处理（均值0.1307，标准差0.3081）

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
mnist_train = MNIST(root='data/mnist', train=True, transform=transform)
train_dataloader = DataLoader(mnist_train, batch_size=64)
mnist_test = MNIST(root='data/mnist', train=False, transform=transform)
test_dataloader = DataLoader(mnist_test, batch_size=1000)

模型训练与评估

定义标准的训练和评估流程：

def training_step(batch, model) -> Tensor:
    x, y = batch[0].to(device), batch[1].to(device)
    logits = model(x)
    loss: torch.Tensor = F.nll_loss(logits, y)
    return loss

def training_model(model, optimizer, training_step, scheduler=None, max_steps=None, max_epochs=None):
    # 训练逻辑实现
    ...

def evaluating_model(model):
    # 评估逻辑实现
    ...

量化模型实现

量化配置

NNI的量化功能通过config_list进行配置，这是量化的核心部分。配置中需要指定：

1. 要量化的操作名称（op_names）
2. 量化的目标（target_names）：输入、权重或输出
3. 量化数据类型（quant_dtype）：如int8
4. 量化方案（quant_scheme）：如affine（仿射量化）
5. 量化粒度（granularity）

config_list = [{
    'op_names': ['conv1', 'conv2', 'fc1', 'fc2'],
    'target_names': ['_input_', 'weight', '_output_'],
    'quant_dtype': 'int8',
    'quant_scheme': 'affine',
    'granularity': 'default',
},{
    'op_names': ['relu1', 'relu2', 'relu3'],
    'target_names': ['_output_'],
    'quant_dtype': 'int8',
    'quant_scheme': 'affine',
    'granularity': 'default',
}]

量化器初始化与训练

使用QATQuantizer进行量化感知训练：

optimizer = nni.trace(SGD)(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
evaluator = TorchEvaluator(training_model, optimizer, training_step)

quantizer = QATQuantizer(model, config_list, evaluator, len(train_dataloader))
real_input = next(iter(train_dataloader))[0].to(device)
quantizer.track_forward(real_input)

_, calibration_config = quantizer.compress(None, max_epochs=5)

量化效果评估

量化完成后，我们可以评估量化后模型的精度：

acc = evaluating_model(model)
print(f'量化后模型准确率: {acc}')

量化技术深入解析

量化方案选择

NNI支持多种量化方案，其中'affine'（仿射量化）是最常用的方案之一，它将浮点数值线性映射到整数范围：

量化值 = round(浮点值 / scale) + zero_point

其中scale是缩放因子，zero_point是零点偏移。

量化感知训练原理

量化感知训练与普通训练的关键区别在于：

1. 在前向传播过程中插入"伪量化"操作，模拟量化效果
2. 反向传播时仍然使用全精度梯度
3. 通过这种方式让模型"感知"量化带来的精度损失，并自我调整

量化配置最佳实践

在实际应用中，配置量化策略时需要考虑：

1. 敏感层处理：某些层对量化更敏感，可能需要保持全精度
2. 混合精度量化：不同层可以使用不同的量化位宽
3. 激活函数量化：ReLU等激活函数的输出也需要适当量化
4. 校准策略：确定scale和zero_point的方法会影响最终精度

常见问题与解决方案

1. 精度下降严重：

   • 尝试减少量化位宽（如从int8降到int16）
   • 排除敏感层不量化
   • 增加量化感知训练的epoch数

2. 速度提升不明显：

   • 确保目标硬件支持所使用的量化格式
   • 检查是否所有关键操作都已量化

3. 模型大小未减小：

   • 确认模型已正确序列化为量化格式
   • 检查权重是否真正以低精度存储

结语

通过本教程，我们学习了如何使用NNI实现模型的量化感知训练。量化技术能够显著减小模型大小并提升推理速度，是模型部署前的重要优化步骤。NNI提供了灵活的量化配置接口和完整的训练流程支持，使得量化过程更加便捷高效。

实际应用中，建议从简单的配置开始，逐步调整量化策略，并通过验证集监控精度变化，找到最适合特定模型和任务的量化方案。

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