PyTorch Quantizationにおける「torch.ao.ns._numeric_suite.Shadow.add_relu()」の役割と代替方法

算術演算の記録

add_relu()は、モデル内のReLU活性化関数を挟む形で挿入されます。具体的には、入力テンソル、ReLUの出力テンソル、そしてそれらの勾配を記録します。この情報は、量化後のモデルと元のモデルの出力誤差を比較するために使用されます。

ReLUの動作のシミュレーション

add_relu()は、ReLUの動作をシミュレートします。つまり、入力値が0以下の場合は0、0より大きい場合は入力値そのままを出力します。これは、量化後のモデルが元のモデルと同様の動作をすることを確認するために重要です。

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

class MyModel(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
    self.relu = nn.ReLU()
    self.fc2 = nn.Linear(10, 1)

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

# モデルを量化準備
model = MyModel()
qnn.prepare(model)

# Shadowモジュールを挿入
shadow = qnn.Shadow(model)
shadow.add_relu(model.relu)

# モデルを実行
input = torch.randn(1, 10)
output = model(input)

# 記録された情報を取得
recorded_inputs = shadow.recorded_inputs['relu']
recorded_outputs = shadow.recorded_outputs['relu']
recorded_grads = shadow.recorded_grads['relu']

# 量化後のモデルと元のモデルの出力誤差を比較
...

add_relu()以外にも、add(), mul(), cat()などの算術演算に対応した関数があります。
torch.ao.ns._numeric_suite.Shadowは、モデルの精度検証以外にも、量化後のモデルと元のモデルの動作を比較する様々な機能を提供しています。

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

class MyModel(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
    self.relu = nn.ReLU()
    self.fc2 = nn.Linear(10, 1)

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

# モデルを量化準備
model = MyModel()
qnn.prepare(model)

# Shadowモジュールを挿入
shadow = qnn.Shadow(model)
shadow.add_relu(model.relu)

# モデルを実行
input = torch.randn(1, 10)
output = model(input)

# 記録された情報を取得
recorded_inputs = shadow.recorded_inputs['relu']
recorded_outputs = shadow.recorded_outputs['relu']
recorded_grads = shadow.recorded_grads['relu']

# 量化後のモデルと元のモデルの出力誤差を比較
# ...

# サンプルコード：量化後のモデルと元のモデルの出力誤差を比較

def compare_outputs(float_outputs, quantized_outputs):
  error = torch.abs(float_outputs - quantized_outputs)
  max_error = error.max()
  mean_error = error.mean()

  print("最大誤差:", max_error)
  print("平均誤差:", mean_error)

# 例：出力誤差を比較
float_output = model(input)
quantized_model = qnn.convert(model)
quantized_output = quantized_model(input)

compare_outputs(float_output, quantized_output)

モデルの定義と量化準備
Shadowモジュールの挿入とReLU関数の挿入
モデルの実行と記録情報の取得
量化後のモデルと元のモデルの出力誤差の比較

量化後のモデルと元のモデルの出力誤差を比較する方法は、他にも様々な方法があります。
このコードはあくまでも一例であり、状況に合わせて変更する必要があります。

torch.quantization.QuantStubモジュール

torch.quantization.QuantStubモジュールは、モデル内の特定の層を量化対象として指定するためのツールです。このモジュールを使用して、ReLU層を量化対象として指定し、量化後のモデルと元のモデルの出力誤差を比較することができます。

コード例

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

class MyModel(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
    self.relu = nn.ReLU()
    self.fc2 = nn.Linear(10, 1)

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

# モデルを量化準備
model = MyModel()
qnn.prepare(model)

# ReLU層を量化対象として指定
quant_stub = qnn.QuantStub(qnn.QuantType.DYNAMIC)
model.relu = quant_stub(model.relu)

# モデルを実行
input = torch.randn(1, 10)
output = model(input)

# 量化後のモデルと元のモデルの出力誤差を比較
...

カスタムモジュール

torch.quantization.QuantStubモジュール以外にも、カスタムモジュールを作成して、ReLU層の動作をシミュレートすることができます。この方法は、より柔軟な制御が可能ですが、実装が複雑になる可能性があります。

コード例

import torch
import torch.nn as nn

class MyReLU(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.recorded_inputs = []
    self.recorded_outputs = []

  def forward(self, x):
    self.recorded_inputs.append(x)
    x = torch.relu(x)
    self.recorded_outputs.append(x)
    return x

# モデルを構築
model = nn.Sequential(
  nn.Linear(10, 10),
  MyReLU(),
  nn.Linear(10, 1)
)

# モデルを実行
input = torch.randn(1, 10)
output = model(input)

# 記録された情報を取得
recorded_inputs = model.module_list[1].recorded_inputs
recorded_outputs = model.module_list[1].recorded_outputs

# 量化後のモデルと元のモデルの出力誤差を比較
...

手動で比較

上記の方法以外にも、手動でコードを書き換えて、量化後のモデルと元のモデルの出力誤差を比較することができます。この方法は最も柔軟な方法ですが、最も時間がかかり、エラーが発生しやすい方法でもあります。