经典卷积模型回顾27—利用模型量化对DenseNet201进行处理，并实现图像分类（Pytorch）

深度模型量化是指将高精度、高位宽的模型参数和激活值压缩成低精度、低位宽的形式，从而达到减小模型存储空间和加速模型计算的目的。 具体操作流程一般包括：

1. 选择量化精度：根据应用场景和硬件实际性能，选择合适的量化精度。常见的量化精度包括8位量化、4位量化、2位量化等。

2. 量化模型参数：将模型中的参数进行量化，常见的量化方法有线性量化、对数量化等。

3. 量化模型激活值：将模型输入和中间层的输出进行量化，同样可以采用线性量化、对数量化等方法。

4. 针对量化后的模型进行微调：由于量化会导致精度损失，需要对量化后的模型进行微调，以尽可能地恢复精度。

5. 测试和评估：对量化后的模型进行测试和评估，以验证量化后的模型是否适合实际应用。       示例中，我们将使用PyTorch框架densenet201模型进行量化处理，并应用于图像分类任务。

### 环境设置

首先，我们需要安装所需的库和模型：

```python
!pip install torch==1.8.1 torchvision==0.9.1
!pip install pillow matplotlib
!pip install onnx onnxruntime
```

然后，我们需要下载densenet201模型：

```python
import torch

model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'densenet201', pretrained=True)
model.eval()
```

### 数据集准备

本示例中，我们将使用CIFAR-10数据集作为示例数据集。可以通过以下方式下载数据集：

```python
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

trainset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
testset = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
```

### 模型量化

在PyTorch中，我们可以使用fx模块将模型转换为可量化的形式：

```python
import torch.quantization
import torch.nn as nn
import torch.backends.quantized

# 量化前评估
def evaluate(model, testloader):
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in testloader:
            images, labels = data
            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))

model.fuse_model()  # 融合BN层
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm') # 设置量化配置
torch.backends.quantized.engine = 'fbgemm' # 设置后端引擎
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=False) # 准备量化
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared, inplace=False) # 进行量化

# 量化后评估
evaluate(model_quantized, torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2))
```

### 模型应用

我们可以将量化后的模型应用于图像分类任务：

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 反量化图像
def dequantize(img):
    img = img.numpy()
    img = (img * 0.5) + 0.5  # 反归一化
    img = img * 255.0  # 反量化
    img = img.astype(np.uint8)
    return img

# 验证分类效果
dataiter = iter(torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2))
images, labels = dataiter.next()
outputs = model_quantized(images)

_, predicted = torch.max(outputs, 1)

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=4, figsize=(10, 4))
for i, ax in enumerate(axes):
    ax.imshow(dequantize(images[i].cpu()))
    ax.set_title(f"Predicted: {predicted[i].item()}", fontsize=10)
    ax.set_xlabel(f"True: {labels[i].item()}", fontsize=10)
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
plt.show()
```

其中，图像反量化是指将经过量化压缩的图像恢复到原始的未经压缩的状态。在图像的数字化处理中，为了减少数据存储量和传输带宽等因素，通常会对图像进行量化处理，即将连续的变化量化成离散的值。但是，这种离散化处理会导致图像的信息损失和质量下降。因此，在需要还原图像的精度和质量时，需要进行反量化处理，将离散化的值重新转换为连续的数值，恢复图像原有的信息和细节。

2. 好处

通过量化densenet201模型，我们可以获得以下好处：

- 减少模型的大小：量化将浮点参数转换为定点参数，从而减少了模型的大小。这使得模型在内存中所需的空间更少，从而使模型更易于部署。
- 减少模型的计算量：定点参数需要更少的计算量来执行乘法和加法操作，从而使模型更快速地运行。
- 提高模型的精度：量化可以使模型更加稳定，从而提高模型的精度和鲁棒性。