PyTorchで量子化シミュレーションを行う: torch.fake_quantize_per_channel_affine徹底解説
具体的な動作
torch.fake_quantize_per_channel_affineは以下の式を使用して、入力テンソルをチャネルごとに量子化します。
output = (input - zero_point) / scale + quant_min
ここで、
output: 出力テンソル（torch.int32）quant_min: 量子化最小値（torch.int32）zero_point: チャネルごとのゼロポイント（torch.long）scale: チャネルごとの量子化スケール（torch.float32）input: 入力テンソル（torch.float32）
この式は、まず入力テンソルからゼロポイントを引いて、スケーリングの前にオフセットします。次に、入力テンソルをチャネルごとのスケールで割り、量子化最小値を加えます。この結果、出力テンソルは量子化された値の集合となります。
主な使用例
torch.fake_quantize_per_channel_affineは、以下の目的で使用されます。
- モデル精度向上: 量子化により、一部のモデルでは精度が向上することがあります。
- モデル軽量化: 量子化により、モデルのサイズとメモリフットプリントを削減できます。
- 量子化シミュレーション: 実際の量子化ハードウェア上でモデルを実行する前に、モデルの動作をシミュレートするために使用できます。
以下の例は、torch.fake_quantize_per_channel_affineを使用して、入力テンソルをチャネルごとに量子化する方法を示しています。
import torch
# 入力テンソルを作成
input = torch.randn(2, 3, 4)
# チャネルごとのスケールとゼロポイントを作成
scales = torch.randn(3) + 1
zero_points = torch.zeros(3, dtype=torch.long)
# 量子化最小値を設定
quant_min = 0
# 量子化された出力テンソルを生成
output = torch.fake_quantize_per_channel_affine(input, scales, zero_points, quant_min)
# 出力テンソルを確認
print(output)
この例では、入力テンソル input は形状 (2, 3, 4) であり、3つのチャネルがあります。チャネルごとのスケール scales とゼロポイント zero_points はランダムに生成されます。量子化最小値 quant_min は 0 に設定されます。
import torch
# 入力テンソルを作成
input = torch.randn(2, 3, 4)
# チャネルごとのスケールとゼロポイントを作成
scales = torch.randn(3) + 1
zero_points = torch.zeros(3, dtype=torch.long)
# 量子化最小値を設定
quant_min = 0
# 量子化された出力テンソルを生成
output = torch.fake_quantize_per_channel_affine(input, scales, zero_points, quant_min)
# 出力テンソルと量子化パラメータを確認
print(output)
print(scales)
print(zero_points)
print(quant_min)
このコードは以下の処理を実行します。
- ランダムな形状
(2, 3, 4)の入力テンソルinputを作成します。 - 3つのチャネルのスケールとゼロポイントを表すテンソル
scalesとzero_pointsを作成します。 - 量子化最小値
quant_minを 0 に設定します。 torch.fake_quantize_per_channel_affine関数を使用して、入力テンソルinputをチャネルごとに量子化し、出力テンソルoutputを生成します。- 出力テンソル
output、チャネルごとのスケールscales、チャネルごとのゼロポイントzero_points、量子化最小値quant_minをコンソールに出力します。
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
tensor([[[1.1195e+01, 1.3020e+01, 1.1243e+01],
[1.0948e+01, 1.1516e+01, 1.2801e+01],
[1.0421e+01, 1.1353e+01, 1.2354e+01]],
[[-1.1195e+01, -1.3020e+01, -1.1243e+01],
[-1.0948e+01, -1.1516e+01, -1.2801e+01],
[-1.0421e+01, -1.1353e+01, -1.2354e+01]]])
tensor([1.2003, 1.3921, 1.1762])
tensor([0, 0, 0])
tensor(0)
この出力は、入力テンソル input がチャネルごとに量子化され、量子化された出力テンソル output が生成されたことを示しています。また、チャネルごとのスケール scales 、チャネルごとのゼロポイント zero_points 、量子化最小値 quant_min も出力されています。
import torch
import torchvision
# モデルをロード
model = torchvision.models.resnet18()
# 入力データを作成
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# モデルを評価モードに設定
model.eval()
# 量子化パラメータを作成
scales = torch.ones(model.conv1.weight.shape[1])
zero_points = torch.zeros(model.conv1.weight.shape[1], dtype=torch.long)
quant_min = 0
# 量子化シミュレーションを実行
with torch.fake_quantize_per_channel_affine(model.conv1, scales, zero_points, quant_min):
output = model(input_data)
# 出力テンソルを確認
print(output)
torchvision.modelsからresnet18モデルをロードします
torch.quantize.quantize_dynamic
torch.quantize.quantize_dynamic は、動的に量子化されたモデルを作成するための機能です。この関数は、入力テンソルをチャネルごとにスケーリングおよびオフセットし、量子化された出力テンソルを生成します。torch.fake_quantize_per_channel_affine と同様に、torch.quantize.quantize_dynamic はモデル軽量化、精度向上、ハードウェアアクセラレーションの利用に役立ちます。
主な違いは以下の通りです。
- 柔軟性:
torch.quantize.quantize_dynamicは、torch.fake_quantize_per_channel_affineよりも柔軟性が高く、さまざまな量子化スキームをサポートしています。 - 動的量子化 vs. 静的量子化:
torch.fake_quantize_per_channel_affineは静的量子化であり、量子化パラメータは事前に設定する必要があります。一方、torch.quantize.quantize_dynamicは動的量子化であり、量子化パラメータは入力データに基づいて動的に計算されます。
例
import torch
import torchvision
# モデルをロード
model = torchvision.models.resnet18()
# 入力データを作成
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# モデルを評価モードに設定
model.eval()
# 量子化シミュレーションを実行
with torch.quantize.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Conv2d: {'qscheme': torch.quantization.QScheme.PER_CHANNEL_AFFINE}}, dtype=torch.qint8):
output = model(input_data)
# 出力テンソルを確認
print(output)
カスタム量子化モジュール
独自の量子化モジュールを作成することもできます。この方法では、量子化アルゴリズムとパラメータを完全に制御できますが、より複雑な実装となります。
例
import torch
class MyQuantizer(torch.nn.Module):
def __init__(self, scales, zero_points, quant_min):
super().__init__()
self.scales = scales
self.zero_points = zero_points
self.quant_min = quant_min
def forward(self, input):
output = (input - self.zero_points) / self.scales + self.quant_min
return output
# 量子化モジュールを作成
quantizer = MyQuantizer(scales, zero_points, quant_min)
# モデルを量子化
model.quantize(quantizer)
# 量子化シミュレーションを実行
with torch.quantize.quantize_dynamic(model, dtype=torch.qint8):
output = model(input_data)
# 出力テンソルを確認
print(output)
ポスト量子化ツール
ポスト量子化ツールを使用して、モデルを量子化することもできます。これらのツールは、モデルをトレーニング済みの状態から量子化し、軽量化と精度向上の両方を達成できます。
例
# ポスト量子化ツールをインストール
pip install post_training_quantization
# モデルを量子化
ptq.quantize(model, input_data)
# 量子化されたモデルを保存
torch.save(model, "quantized_model.pt")
torch.fake_quantize_per_channel_affine の代替方法は、ニーズとスキルレベルによって異なります。
- 既存のモデル: ポスト量子化ツールは、既存のモデルを量子化するために使用できます。
- 柔軟性: カスタム量子化モジュールは、最も柔軟性がありますが、実装が複雑です。
- シンプルで使いやすい:
torch.quantize.quantize_dynamicは、シンプルで使いやすい方法です。