量化敏感层分析Quantization-Aware-Training（QAT）

Quantization-Aware-Training（QAT）

量化感知训练 (QAT) 是一种用于深度学习的技术，用于训练可以量化的模型，以便部署在计算能力有限的硬件上。QAT 在训练过程中模拟量化，让模型在不损失精度的情况下适应更低的位宽。与量化预训练模型的训练后量化 (PTQ) 不同，QAT 涉及在训练过程本身中量化模型。

QAT过程可以分解为以下步骤：

定义模型：定义一个浮点模型，就像常规模型一样。

定义量化模型：定义一个与原始模型结构相同但增加了量化操作（如torch.quantization.QuantStub()）和反量化操作（如torch.quantization.DeQuantStub()）的量化模型。

准备数据：准备训练数据并将其量化为适当的位宽。

训练模型：在训练过程中，使用量化模型进行正向和反向传递，并在每个 epoch 或 batch 结束时使用反量化操作计算精度损失。

重新量化：在训练过程中，使用反量化操作重新量化模型参数，并使用新的量化参数继续训练。

Fine-tuning：训练结束后，使用fine-tuning技术进一步提高模型的准确率。

在PyTorch中，可以使用 torch.quantization.quantize_dynamic() 方法来执行 QAT。这是一个基本的 QAT 示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub, \
    quantize_dynamic, prepare_qat, convert

# Define the model
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.quant = QuantStub()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(128, 10)
        self.dequant = DeQuantStub()

    def forward(self, x):
        x = self.quant(x)
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        x = self.dequant(x)
        return x

# Prepare the data
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
train_data = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True,
                              transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=64,
                                           shuffle=True, num_workers=4)

# Define the model and optimizer
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# Prepare the model
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model = prepare_qat(model)

# Train the model
model.train()
for epoch in range(10):
    for i, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if i % 100 == 0:
            print('Epoch: [%d/%d], Step: [%d/%d], Loss: %.4f' %
                  (epoch+1, 10, i+1, len(train_loader), loss.item()))

    # Re-quantize the model
    model = quantize_dynamic(model, {
    
    
        '': torch.quantization.default_dynamic_qconfig
    }, dtype=torch.qint8)

# Fine-tuning
model.eval()
for data, target in train_loader:
    model(data)
model = convert(model, inplace=True)

在这个例子中，我们在CIFAR10 数据集上训练一个简单的卷积神经网络，并执行 QAT 以获得更好的量化模型。我们首先定义一个MyModel类来定义模型，然后准备训练数据。我们使用 torch.quantization.get_default_qat_qconfig() 方法获取默认的 QAT 配置，使用 prepare_qat() 方法准备

量化参数。训练后，我们使用 convert() 方法将模型转换为量化模型。

总的来说，QAT是一种非常有用的技术，可以帮助我们训练更好的量化模型。与PTQ不同，QAT 可以在训练过程中自适应地调整模型的参数和量化参数，以提高模型的准确性和性能。在PyTorch中，可以使用 torch.quantization.quantize_dynamic() 方法来执行 QAT。
如果PTQ中模型训练和量化是分开的，而QAT则是在模型训练时加入了伪量化节点，用于模拟模型量化时引起的误差。

QAT处理流程如下：

首先在数据集上以FP32精度进行模型训练，得到训练好的baseline模型；
在baseline模型中插入伪量化节点，
进行PTQ得到PTQ后的模型；
进行量化感知训练；
导出ONNX 模型。

QAT后的提升

在这里插入图片描述