Примеры Программного Кода для Квантования

Сборник примеров программного кода для реализации квантования нейронных сетей на Python.

Ключевые слова: квантование нейронных сетей, quantization, искусственный интеллект, машинное обучение, квантование нейронных сетей, искусственный интеллект, модули Python, библиотеки Python, квантование нейронных сетей, примеры квантования, программный код квантования, примеры quantization

Введение

Квантование (quantization) - это процесс преобразования значений параметров или активаций нейронной сети из непрерывного диапазона в дискретный набор уровней.

Цели Квантования

• Снижение вычислительной сложности : уменьшает количество операций умножения и сложения за счет использования меньшего количества битов для представления чисел.
• Уменьшение требований к памяти: сокращает объем данных, необходимых для хранения весов и активаций модели.
• Оптимизация производительности: позволяет эффективно использовать аппаратные ускорители, такие как графические процессоры (GPU) и специальные интегральные схемы (ASIC).

Важность и Назначение Квантования

Квантование играет ключевую роль в разработке эффективных и производительных моделей искусственного интеллекта. Оно особенно важно при развертывании моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны, IoT устройства и встраиваемые системы.

Типы Квантования

Тип	Описание
Симметричное	Использует симметричную шкалу для представления положительных и отрицательных значений.
Асимметричное	Применяется для представления только положительных значений, что может быть полезно в некоторых приложениях.
Интегральное	Представляет значения целыми числами, что упрощает вычисления и снижает требования к точности.

Процесс Квантования

Процесс включает несколько этапов :

1. Определение диапазона значений параметров или активаций.
2. Выбор количества уровней квантования (битности).
3. Применение функции квантования для преобразования значений в дискретные уровни.

Примеры Практического Применения

Квантование широко используется в различных областях:

• Развертывание моделей ИИ на мобильных устройствах и IoT системах.
• Создание энергоэффективных моделей для облачных сервисов.
• Ускорение обучения и вывода моделей на специализированных аппаратных платформах.

Что такое Квантование?

Квантование (quantization) представляет собой преобразование значений параметров и активаций нейронной сети из непрерывного пространства в дискретную форму. Это ключевой этап оптимизации нейронных сетей, направленный на снижение вычислительных затрат и улучшение эффективности работы моделей.

Задачи, решаемые Квантованием

• Уменьшение объема памяти: уменьшение числа бит, требуемых для хранения весовых коэффициентов и активаций, ведет к снижению потребления памяти и увеличению скорости загрузки моделей.
• Повышение производительности: использование меньших объемов памяти и более простых арифметических операций ускоряет выполнение нейронных сетей на различных аппаратных архитектурах, включая GPU и ASIC.
• Упрощение развертывания: квантованные модели легче переносить на устройства с ограниченными ресурсами, например, смартфоны и IoT устройства.

Технологии Квантования

Существует множество методов и подходов к квантованию нейронных сетей. Рассмотрим наиболее распространенные из них :

• Постобучающее квантование (Post-training quantization): выполняется после завершения обучения модели и не требует повторного обучения.
• Обучение с учетом квантования (Quantization-aware training): учитывает эффекты квантования во время обучения, обеспечивая лучшую производительность квантованных моделей.
• Динамическое квантование (Dynamic quantization): использует различные уровни квантования для разных слоев сети, адаптируясь к характеристикам входных данных.

Рекомендации по применению Квантования

Для эффективного внедрения квантования необходимо учитывать следующие аспекты:

1. Выбирать подходящую технологию квантования в зависимости от задач и ограничений целевой платформы.
2. Оценивать влияние квантования на точность модели с помощью метрических показателей.
3. Использовать специализированные библиотеки и инструменты, поддерживающие автоматическое квантование, такие как TensorFlow Lite, ONNX Runtime и PyTorch Quantization.

Заключение

Квантование является важным инструментом для повышения эффективности и производительности нейронных сетей. Его правильное применение позволяет существенно улучшить характеристики моделей, делая их доступными для широкого круга приложений и устройств.

Введение

Квантование (quantization) - важный этап подготовки нейронных сетей перед их развертыванием на ограниченных ресурсах. Для выполнения квантования используются специализированные модули и библиотеки Python, обеспечивающие автоматизацию и оптимизацию данного процесса.

Популярные Модули и Библиотеки Python для Квантования

• TensorFlow Lite Quantization API : библиотека предоставляет методы для постобучающего квантования и обучения с учетом квантования. Поддерживает симметричное и асимметричное квантование, а также динамическое квантование.
• PyTorch Quantization : модуль для квантования моделей PyTorch. Включает поддержку постобучающего и обучающего квантования, а также адаптивного квантования.
• ONNX Runtime Quantization: обеспечивает возможность квантования моделей ONNX, предоставляя интерфейсы для статического и динамического квантования.
• Intel Neural Network Extensions for Python (NNIEP) : расширяет возможности Intel OpenVINO Toolkit для поддержки квантования и оптимизации моделей.
• XLA (Accelerated Linear Algebra) : инструмент Google для оптимизации и квантования нейронных сетей, ориентированный на ускоренные вычисления на GPU и TPU.

Задачи, Решаемые с Помощью Модулей и Библиотек Python для Квантования

1. Постобучающее квантование : преобразование параметров и активаций модели в фиксированное число бит после завершения обучения.
2. Обучение с учетом квантования: включение эффектов квантования непосредственно в процессе обучения, чтобы минимизировать потерю точности модели.
3. Динамическое квантование: изменение уровня квантования в зависимости от характеристик входных данных и контекста работы модели.
4. Оптимизация производительности : повышение скорости выполнения модели за счет уменьшения вычислительной нагрузки и сокращения объема используемой памяти.

Рекомендации по Применение Модулей и Библиотек Python для Квантования

1. При выборе модуля или библиотеки следует учитывать тип и архитектуру целевой платформы, а также специфику приложения.
2. Перед применением рекомендуется провести тестирование на тестовом наборе данных, чтобы оценить влияние квантования на точность модели.
3. Использование готовых инструментов, таких как TensorFlow Lite и PyTorch Quantization, значительно упрощает реализацию квантования и минимизирует вероятность ошибок.
4. Важно регулярно обновлять используемые библиотеки до последних версий, чтобы воспользоваться новыми улучшениями и исправленными ошибками.

1. Симметричное Квантование

# Пример   симметричного  квантования веса матрицы
import   numpy as   np

def symmetric_quantize(weights, bits): 
        max_val  = np. max(np.abs(weights))
     scale = max_val  / (2  ** (bits  -   1) - 1)
      quantized_weights   =  np.round(weights /  scale) *  scale
        return   quantized_weights

weights =  np.array([1.5,  -2. 7,   4. 3])
quantized_weights   = symmetric_quantize(weights,
 4)
print(quantized_weights)

Этот пример демонстрирует симметричное квантование весов матрицы. Функция принимает массив весов и количество бит для квантования, возвращает округленные значения с учетом масштаба.

2. Асимметричное Квантование

#  Пример асимметричного квантования активации
import numpy  as  np

def asymmetric_quantize(act,  bits) : 

     min_val = np.  
min(act)
     range_act  =  np.max(act)  -   min_val
      scale =  range_act   / (2  ** bits - 1)
      quantized_act  = np.round((act -   min_val) /  scale) *  scale  +  min_val
        return  quantized_act

activations =  np. 
array([-1.2,    0. 5,  
  2.8])
quantized_acts   =   asymmetric_quantize(activations, 
 4)
print(quantized_acts)

Данный пример показывает асимметричное квантование активации нейрона. Используется минимальное значение активации для сдвига начала шкалы и масштабирования.

3. Динамическое Квантование

# Пример  динамического квантования слоя нейронной  сети
import torch
import  torch.nn   as   nn
from torch. quantization  import  QuantStub,  DeQuantStub

class  DynamicQuantNet(nn.Module) : 

        def __init__(self):  
               super(DynamicQuantNet,  self).__init__()
            self. 
conv =  nn.Conv2d(3,   64,   kernel_size=3, padding=1)
              self.quant = QuantStub()
             self.dequant =   DeQuantStub()

       def  forward(self,  x) : 
             x = self.quant(x)
         x   =  self.
conv(x)
           x =  self.dequant(x)
               return x

model  =  DynamicQuantNet()

Пример иллюстрирует динамическое квантование в слое свертки нейронной сети. Использование специальных модулей QuantStub и DeQuantStub позволяет автоматически выполнять квантование и обратное преобразование.

4. Постобучающее Квантование в TensorFlow Lite

#  Пример постобучающего квантования  модели TF Lite
import tensorflow  as   tf
from  tensorflow.lite.python. 
lite_utils  import create_cpp_interpreter

interpreter =  create_cpp_interpreter("model. tflite")
input_details =   interpreter.  
get_input_details()
output_details   = interpreter.get_output_details()

# Квантуем входные  данные
input_data   = tf.keras.preprocessing.image.load_img('image.jpg', target_size=(224, 224)).resize((224,  224))
input_data =  tf.keras.
applications.imagenet_utils.
preprocess_input(input_data)
input_data = input_data.
numpy(). astype(np. float32)
input_data =   input_data.reshape((-1,))

#  Запускаем  модель
interpreter. 
set_tensor(input_details[0]['index'],
  input_data)
interpreter.invoke()
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

Демонстрируется простой способ постобучающего квантования модели TensorFlow Lite. Входные данные предварительно обрабатываются и квантуются перед подачей на вход модели.

5. Обучение с Учетом Квантования в PyTorch

#   Пример обучения с  учетом  квантования   в PyTorch
import torch
import  torch.nn  as nn
from torch. 
quantization import  QuantWrapper,  
 fuse_modules

class  Net(nn.Module): 

       def  __init__(self):  
            super(Net,   self). 
__init__()
          self. 
fc1  = nn. 
Linear(10, 10)
              self.fc2 = nn.Linear(10,  10)
             self.fuse_modules(['fc1', 
   'fc2'], 
 ['weight',  'bias'], inplace=True)

       def  forward(self,
 x): 
              x = self.fc1(x)
          x = self.  
fc2(x)
              return x

model   = Net()
model = QuantWrapper(model)

Показан пример интеграции квантования в процесс обучения нейронной сети PyTorch. Метод QuantWrapper автоматически добавляет слои квантования и де-квантования.

6. Статическое Квантование в ONNX

# Пример статического  квантования модели   ONNX
import onnx
from   onnxruntime. 
quantization import quantize_static

onnx_model   =  onnx.load("model. onnx")
quantized_model = quantize_static(onnx_model, {'x' : 
  [0, 1]}, 
  {'y' :  
 [0,  1]})
onnx.save(quantized_model,  "quantized_model.onnx")

Пример демонстрирует статическое квантование модели ONNX. Параметры модели квантуются заранее, исходя из заданных диапазонов входных и выходных данных.

7. Динамическое Квантование в XLA

# Пример   динамического  квантования в  XLA
import  jax
import jax.numpy   as  jnp
from jax.  
experimental  import quantized_arrays

@jax. 
jit
def quantized_function(x) : 

         q_x =  quantized_arrays.qint8(x,  0,  
  1)
         return   jnp.sum(q_x)

result = quantized_function(jnp.array([1.5,
 2.7,   3. 
9]))
print(result)

В данном примере демонстрируется динамическое квантование в JAX с использованием типа данных qint8. Результат вычислений сохраняется в формате квантованного массива.

8. Интеграция Квантования в Intel OpenVINO

# Пример интеграции  квантования  в  Intel OpenVINO
import openvino.runtime   as ov
from   openvino.tools import  mo

model_path  = "model.  
xml"
quantized_model_path =  "quantized_model.xml"

ov_model =   mo.convert_model(model_path)
quantized_ov_model  =  ov.Model(ov.  
compile_model(mo.convert_model(ov_model),
 "CPU"). get_function())
quantized_ov_model.serialize(quantized_model_path)

Пример показывает интеграцию квантования в среду Intel OpenVINO. Исходная модель конвертируется и затем квантуется с целью оптимизации ее производительности на CPU.

9. Квантование Весов в TensorFlow Keras

# Пример   квантования весов  в TensorFlow Keras
from tensorflow.keras.models  import  Sequential
from  tensorflow.
keras.  
layers import Dense
from tensorflow.keras.
Quantizers   import   QuantizedDense

model  = Sequential([
        Dense(10,  activation='relu',  use_bias=False),

      QuantizedDense(10, 
 activation='linear')
])

Здесь показано, как можно включить квантование весов в слой плотности нейронной сети TensorFlow Keras. Использование класса QuantizedDense позволяет легко интегрировать квантование в существующие архитектуры.

10. Оптимизация Квантованной Модели в Caffe2

#  Пример оптимизации квантованной  модели в   Caffe2
import caffe2. python. workspaces as ws
from caffe2.python   import   core,
   workspace

ws.create_net(core.NetDefinition("quantized_net"))
workspace. 
RunNetOnce("quantized_net")

Последний пример демонстрирует оптимизацию квантованной модели в среде Caffe2. Здесь создается и запускается специальная сеть, предназначенная для обработки квантованных данных.