【保存版】PyTorch Quantization：PerChannelMinMaxObserver.reset_min_max_vals()のしくみとサンプルコード

torch.ao.quantization.observer.PerChannelMinMaxObserver.reset_min_max_vals()は、PyTorch Quantizationにおいて、PerChannelMinMaxObserverが保持する最小値と最大値の統計情報をリセットするためのメソッドです。

PerChannelMinMaxObserverとは

PerChannelMinMaxObserverは、量子化パラメータを算出するために使用されるオブザーバーモジュールです。各チャンネルごとの最小値と最大値の統計情報に基づいて、スケールとゼロポイントを計算します。

reset_min_max_vals()の役割

reset_min_max_vals()メソッドは、PerChannelMinMaxObserverが保持する最小値と最大値の統計情報をリセットします。つまり、オブザーバーが観測したすべてのデータに対する統計情報を初期化し、ゼロ状態に戻します。

具体的な動作

このメソッドは、以下の操作を実行します。

各チャンネルごとの最小値と最大値の統計情報を初期化します。
観測されたデータの個数をゼロにリセットします。

使用方法

reset_min_max_vals()メソッドは、以下のタイミングで使用されます。

モデルの精度を向上させるために統計情報をリセットしたい場合
オブザーバーの統計情報が誤っていることが疑われる場合
新しいデータセットで量子化パラメータを算出したい場合

例

observer = PerChannelMinMaxObserver(dtype=torch.quint8, qscheme=torch.per_channel_affine)

# ... データを観測 ...

observer.reset_min_max_vals()

# ... 新しいデータで量子化パラメータを算出 ...

モデルの精度に影響を与える可能性があるため、このメソッドを頻繁に呼び出すことは避けてください。
このメソッドを実行すると、オブザーバーが保持していた過去の統計情報がすべて失われます。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.ao.quantization as qnn

# モデルを定義
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 32, 3, 1),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2),
    nn.Conv2d(32, 64, 3, 1),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(64 * 4 * 4, 10),
)

# オブザーバーを作成
observer = qnn.PerChannelMinMaxObserver(dtype=torch.quint8, qscheme=torch.per_channel_affine)

# モデルを量子化モジュールでラップ
qat_model = qnn.quantize_static(model, {observer: model}, dtype=torch.quint8)

# ... データを観測 ...

# 統計情報をリセット
observer.reset_min_max_vals()

# ... 新しいデータで量子化パラメータを算出 ...

このコードでは、以下の操作が行われています。

nn.Sequentialモデルを定義します。
PerChannelMinMaxObserverオブザーバーを作成します。
モデルを量子化モジュールでラップし、オブザーバーをモデルに関連付けます。
... データを観測します ...
reset_min_max_vals()メソッドを使用して、オブザーバーの統計情報をリセットします。
... 新しいデータで量子化パラメータを算出します ...

このコードはあくまでも一例であり、実際の状況に合わせて変更する必要があります。

モデルの精度に影響を与える可能性があるため、このメソッドを頻繁に呼び出すことは避けてください。
オブザーバーをリセットするタイミングは、状況によって異なります。一般的には、新しいデータセットで量子化パラメータを算出したい場合や、オブザーバーの統計情報が誤っていることが疑われる場合にリセットします。

新しいオブザーバーを作成する

最もシンプルで安全な方法は、新しいオブザーバーを作成することです。これにより、過去の統計情報に影響を与えることなく、新しいデータセットで量子化パラメータを算出することができます。

new_observer = PerChannelMinMaxObserver(dtype=torch.quint8, qscheme=torch.per_channel_affine)

# ... 新しいデータで量子化パラメータを算出 ...

手動で最小値と最大値を設定する

より詳細な制御が必要な場合は、手動で最小値と最大値を設定することができます。ただし、この方法には、適切な値を選択する専門知識が必要となります。

min_vals = torch.zeros(model.state_dict()['conv1.weight'].size(1))
max_vals = torch.ones(model.state_dict()['conv1.weight'].size(1))

observer.set_min_max_vals(min_vals, max_vals)

# ... 新しいデータで量子化パラメータを算出 ...

第三者のライブラリを使用する

torch.ao.quantization以外にも、量子化のためのライブラリがいくつか存在します。これらのライブラリの中には、reset_min_max_vals()の代替となる機能を提供しているものがあります。

新しい方法を試す前に、必ず既存のコードをバックアップしてください。
いずれの代替方法を使用する場合も、モデルの精度に影響を与える可能性があるため、注意が必要です。