功能说明

压缩优化功能配置文件路径以及文件名，通过该参数使能配置文件中指定的压缩优化特性，从而提升网络性能。

关联参数

无。

参数取值

参数值：配置文件路径以及文件名。

参数值格式：路径和文件名：支持大小写字母（a-z，A-Z）、数字（0-9）、下划线（_）、中划线（-）、句点（.）、中文字符。

参数值约束：

当前仅支持配置如下两种压缩方式，用户根据实际情况决定配置哪种压缩方式：

enable_first_layer_quantization:true
calibration: 
{
    input_data_dir: ./data.bin,d2.bin
    input_shape: in:16,16;in1:16,16
    config_file: simple_config.cfg
    infer_soc: Ascend310
    infer_device_id: 0 
    infer_ip: x.x.x.x
    infer_port: 1000
    log: info
}

其中：

enable_first_layer_quantization：用于控制AIPP首层卷积是否进行优化（AIPP会与量化后模型首层卷积CONV2D前的Quant算子进行融合），配置文件中冒号前面表示压缩优化特性名称，冒号后面表示是否使能该特性，true表示使能，false表示不使能，默认不使能。
calibration：训练后量化，当前版本该特性为试用特性，后续版本会进一步优化，不支持应用于商用产品中。
各参数说明如下，
- input_data_dir：必选配置，模型输入校准数据的bin文件路径。若模型有多个输入，则多个输入的bin数据文件以英文逗号分隔。
- input_shape：必选配置，模型输入校准数据的shape信息，例如：input_name1:n1,c1,h1,w1;input_name2:n2,c2,h2,w2，节点中间使用英文分号分隔。
- config_file：可选配置，训练后量化简易配置文件，该文件配置示例以及参数解释请参见简易配置文件。
- infer_soc：必选配置，进行训练后量化校准推理时，所使用的芯片名称，当前只支持配置为Ascend310、Ascend310P3、AscendxxxA、AscendxxxB。
- infer_device_id：可选配置，进行训练后量化校准推理时所使用昇腾AI处理器设备的IP地址。
- infer_ip：无需配置，NCS软件包所在服务器IP地址。
- infer_port：无需配置，NCS软件包所在服务器端口。
- log：可选配置，设置训练后量化时的日志等级，该参数只控制训练后量化过程中显示的日志级别，默认显示info级别：
  - debug：输出debug/info/warning/error/event级别的日志信息。
  - info：输出info/warning/error/event级别的日志信息。
  - warning：输出warning/error/event级别的日志信息。
  - error：输出error/event级别的日志信息。
  此外，训练后量化过程中的日志打屏以及日志落盘信息由AMCT_LOG_DUMP环境变量进行控制：
  - export AMCT_LOG_DUMP=1：表示日志打印到屏幕。
  - export AMCT_LOG_DUMP=2：保存量化因子record文件，并将日志落盘到当前路径的amct_log_时间戳/amct_acl.log文件中。
  - export AMCT_LOG_DUMP=3：保存量化因子record文件和graph文件，并将日志落盘到当前路径的amct_log_时间戳/amct_acl.log文件中。

参数默认值：无。

示例

假设压缩优化功能配置文件名称为compression_optimize.cfg，文件内容配置示例如下：

enable_first_layer_quantization:true
calibration: 
{
    input_data_dir: ./data.bin;d2.bin
    input_shape: in:16,16;in1:16,16
    config_file: simple_config.cfg
    infer_soc: Ascend310
    infer_device_id: 0 
    infer_ip: x.x.x.x 
    infer_port: 1000
    log: info
}

将该文件上传到ATC工具所在服务器，例如上传到$HOME/module，使用示例如下：

--compression_optimize_conf=$HOME/module/compression_optimize.cfg

支持的芯片型号

昇腾310 AI处理器

昇腾310P AI处理器

昇腾910 AI处理器

依赖约束

使用该参数中的enable_first_layer_quantization特性时，请确保使用的模型是由昇腾模型压缩工具进行量化操作后输出的部署模型。
使用配置文件中的calibration训练后量化功能时，只支持带NPU设备的安装场景，详细介绍请参见手册搭建对应产品环境。
使用配置文件中的calibration进行训练后量化功能时，ATC工具会调用昇腾模型压缩工具量化接口执行相关操作，原理图如下：
图1 训练后量化原理简图

--compression_optimize_conf

功能说明

关联参数

参数取值

推荐配置及收益

示例

支持的芯片型号

依赖约束