训练后量化简易配置文件

calibration_config_pytorch.proto文件参数说明如表1所示，该文件所在目录为：AMCT安装目录/amct_pytorch/proto/calibration_config_pytorch.proto。

表1 calibration_config_pytorch.proto参数说明
消息	是否必填	类型	字段	说明
AMCTConfig	-	-	-	AMCT训练后量化的简易量化配置。
	optional	uint32	batch_num	量化使用的batch数量。
	optional	bool	activation_offset	数据量化是否带offset。全局配置参数。 true：带offset，数据量化时为非对称量化。 false：不带offset，数据量化时为对称量化。
	repeated	string	skip_layers	不需要量化层的层名。
	repeated	string	skip_layer_types	不需要量化的层类型。
	optional	NuqConfig	nuq_config	非均匀量化配置。
	optional	FakequantPrecisionMode	fakequant_precision_mode	fakequant模型中quant自定义算子的scale_d数值精度模式。 FORCE_FP16_QUANT：scale_d参数的数值转换为float16精度，数值类型是float32。空，即不配置，默认为空。scale_d参数的数值保持float32精度。
	optional	CalibrationConfig	common_config	通用的量化配置，全局量化配置参数。若某层未被override_layer_types或者override_layer_configs重写，则使用该配置。参数优先级：override_layer_configs>override_layer_types>common_config
	repeated	OverrideLayerType	override_layer_types	重写某一类型层的量化配置，即对哪些层进行差异化量化。例如全局量化配置参数配置的量化因子搜索步长为0.01，可以通过该参数对部分层进行差异化量化，可以配置搜索步长为0.02。参数优先级：override_layer_configs>override_layer_types>common_config
	repeated	OverrideLayer	override_layer_configs	重写某一层的量化配置，即对哪些层进行差异化量化。例如全局量化配置参数配置的量化因子搜索步长为0.01，可以通过该参数对部分层进行差异化量化，可以配置搜索步长为0.02。参数优先级：override_layer_configs>override_layer_types>common_config
	optional	bool	do_fusion	是否开启BN融合功能，默认为true，表示开启该功能。
	repeated	string	skip_fusion_layers	跳过BN融合的层，配置之后这些层不会进行BN融合。
NuqConfig	-	-	-	非均匀量化配置。
	required	string	mapping_file	均匀量化后的deploy模型通过ATC工具转换得到的om模型，然后通过ATC工具转换得到json文件，即量化后模型的融合json文件。
	optional	NUQuantize	nuq_quantize	非均匀量化的参数。
OverrideLayerType	-	-	-	重置某层类型的量化配置。
	required	string	layer_type	支持量化的层类型的名字。
	required	CalibrationConfig	calibration_config	重置的量化配置。
OverrideLayer	-	-	-	重置某层量化配置。
	required	string	layer_name	被重置层的层名。
	required	CalibrationConfig	calibration_config	重置的量化配置。
CalibrationConfig	-	-	-	Calibration量化的配置。
	-	ARQuantize	arq_quantize	权重量化算法配置。 arq_quantize：ARQ量化算法配置。
	-	NUQuantize	nuq_quantize	权重量化算法配置。 nuq_quantize：非均匀量化算法配置。
	-	ADAquantize	ada_quantize	权重量化算法配置。 ada_quantize：Adaptive rounding (AdaRound) ，自适应舍入量化算法配置。
	-	FMRQuantize	ifmr_quantize	数据量化算法配置。 ifmr_quantize：IFMR量化算法配置。
	-	HFMGQuantize	hfmg_quantize	数据量化算法配置。 hfmg_quantize：HFMG量化算法配置。
	-	DMQBalancer	dmq_balancer	均衡量化算法配置。 dmq_balancer：DMQBalancer均衡算法配置。
ARQuantize	-	-	-	ARQ量化算法配置。算法介绍请参见ARQ权重量化算法。该算法与ADAquantize、NUQuantize算法不能同时配置，若同时配置，则以配置文件中最后配置的量化算法为准。
	optional	bool	channel_wise	是否对每个channel采用不同的量化因子。 true：每个channel独立量化，量化因子不同。 false：所有channel同时量化，共享量化因子。
	optional	uint32	quant_bits	权重量化位宽。支持配置为INT6、INT7、INT8。默认为INT8量化。该字段配置为INT6、INT7仅支持Conv2d类型算子。如果在common_config中配置quant_bits为INT6、INT7，则只对Conv2d算子生效，其他算子改为默认INT8。
ADAquantize	-	-	-	AdaRound自适应舍入量化算法，算法介绍请参见ADA权重量化算法。量化样例请参见ada round量化校准。该算法与ARQuantize、NUQuantize算法不能同时配置，若同时配置，则以配置文件中最后配置的量化算法为准。该量化算法支持的激活函数为：ReLU、RReLU、LeakyReLU、PReLU、GELU、ReLU6、Sigmoid、Tanh。上述激活函数对应的onnx算子为：Relu、LeakyRelu、LeakyRelu、PRelu、Gelu、Clip、Sigmoid、Tanh。 AMCT工具获取量化配置中的可量化层（该特性支持的量化层为torch.nn.Linear、torch.nn.Conv2d、torch.nn.ConvTranspose2d，约束请参见均匀量化），按照导出的onnx模型中的拓扑顺序获取可量化模块，若量化模块后为上述激活函数，将量化模块和激活函数作为一个整体。说明：将上述激活函数导出为onnx算子时，需要torch 2.1版本torch.onnx.export接口，且Gelu算子需要Opset版本为v20，其他算子Opset版本为v17。
	optional	uint32	num_iteration	迭代次数，取值范围>=0，默认值为10000。
	optional	float	reg_param	正则化参数，取值范围为(0,1)，默认值为0.01。
	optional	float	beta_range_start	beta起始参数，默认值为20，beta_range_start>beta_range_end>0。
	optional	float	beta_range_end	beta终止参数，默认值为2。
	optional	float	warm_start	预热因子，取值范围为(0,1)，默认值为0.2。
	optional	bool	channel_wise	是否对每个channel采用不同的量化因子。 true：每个channel独立量化，量化因子不同。 false：所有channel同时量化，共享量化因子。
DMQBalancer	-	-	-	DMQ均衡算法配置。算法介绍请参见DMQ均衡算法。
DMQBalancer	optional	float	migration_strength	迁移强度，代表将activation数据上的量化难度迁移至weight权重的程度。支持的范围为[0.2, 0.8]，默认值0.5，数据分布的离群值越大迁移强度应设置较小。
FMRQuantize	-	-	-	FMR数据量化算法配置。算法介绍请参见IFMR数据量化算法。该算法与HFMGQuantize算法不能同时配置，若同时配置，则以配置文件中最后配置的量化算法为准。
	optional	float	search_range_start	量化因子搜索范围左边界。
	optional	float	search_range_end	量化因子搜索范围右边界。
	optional	float	search_step	量化因子搜索步长。
	optional	float	max_percentile	最大值搜索位置。
	optional	float	min_percentile	最小值搜索位置。
	optional	bool	asymmetric	是否进行对称量化。用于控制逐层量化算法的选择。 true：非对称量化 false：对称量化如果override_layer_configs、override_layer_types、common_config配置项都配置该参数，或者配置了 activation_offset参数，则生效优先级为： override_layer_configs>override_layer_types>common_config>activation_offset
	optional	CalibrationDataType	dst_type	量化位宽，数据量化是采用INT8量化还是INT16量化，默认为INT8量化。当前版本仅支持INT8量化。
HFMGQuantize	-	-	-	HFMG数据量化算法配置。算法介绍请参见HFMG数据量化算法。该算法与FMRQuantize算法不能同时配置，若同时配置，则以配置文件中最后配置的量化算法为准。
	optional	uint32	num_of_bins	直方图的bin（直方图中的一个最小单位直方图形）数目，支持的范围为{1024, 2048, 4096, 8192}。默认值为4096。
	optional	bool	asymmetric	是否进行对称量化。用于控制逐层量化算法的选择。 true：非对称量化 false：对称量化如果override_layer_configs、override_layer_types、common_config配置项都配置该参数，或者配置了 activation_offset参数，则生效优先级为： override_layer_configs>override_layer_types>common_config>activation_offset
	optional	CalibrationDataType	dst_type	数据量化位宽，数据量化是采用INT8量化还是INT16量化，默认为INT8量化。当前版本仅支持INT8量化。
NUQuantize	-	-	-	非均匀量化参数。算法介绍请参见NUQ权重量化算法。该算法与ARQuantize、ADAquantize算法不能同时配置，若同时配置，则以配置文件中最后配置的量化算法为准。
	optional	uint32	num_steps	非均匀量化的台阶数。
	optional	uint32	num_of_iteration	非均匀量化优化的迭代次数。

基于该文件构造的均匀量化简易配置文件quant.cfg样例如下所示：

# global quantize parameter
batch_num : 2
activation_offset : true
skip_layers : "Opname"
skip_layer_types:"Optype"
do_fusion: true
skip_fusion_layers : "Opname"
common_config : {
    arq_quantize : {
        channel_wise : true
        quant_bits : 7
    }
    ifmr_quantize : {
        search_range_start : 0.7
        search_range_end : 1.3
        search_step : 0.01
        max_percentile : 0.999999
        min_percentile : 0.999999
        asymmetric : true
    }
     dmq_balancer : {
         migration_strength : 0.5
    }
}
 
override_layer_types : {
    layer_type : "Conv2d"
    calibration_config : {
        arq_quantize : {
            channel_wise : false
            quant_bits : 6
        }
        ifmr_quantize : {
            search_range_start : 0.8
            search_range_end : 1.2
            search_step : 0.02
            max_percentile : 0.999999
            min_percentile : 0.999999
            asymmetric : false
        }
         dmq_balancer : {
              migration_strength : 0.5
         }
    }
}
 
override_layer_configs : {
    layer_name : "Opname"
    calibration_config : {
        arq_quantize : {
            channel_wise : true
        }
        ifmr_quantize : {
            search_range_start : 0.8
            search_range_end : 1.2
            search_step : 0.02
            max_percentile : 0.999999
            min_percentile : 0.999999
             asymmetric : false
        }
         dmq_balancer : {
              migration_strength : 0.5
         }
    }
}

如果数据量化算法使用HFMG，则上述配置文件中加粗部分可以替换成如下参考参数信息，举例如下（如下配置信息只是样例，请根据实际情况进行修改）：

# global quantize parameter
activation_offset : true
batch_num : 2
...
common_config : {
    hfmg_quantize : {
        num_of_bins : 4096
         asymmetric : false
    }
...
}

基于该文件构造的自适应舍入简易配置文件ada_round.cfg样例如下所示：

common_config : {
    ada_quantize : {
        num_iteration : 10000
        warm_start : 0.2
        reg_param : 0.01
        beta_range_start : 20
        beta_range_end : 2
        channel_wise : false
    }
}

基于该文件构造的量化数据均衡预处理简易配置文件dmq_balancer.cfg样例如下所示：

# global quantize parameter
batch_num : 2
activation_offset : true
skip_layers : "Opname"
skip_layer_types:"Optype"
do_fusion: true
skip_fusion_layers : "Opname"
common_config : {
    arq_quantize : {
        channel_wise : true
    }
    ifmr_quantize : {
        search_range_start : 0.7
        search_range_end : 1.3
        search_step : 0.01
        max_percentile : 0.999999
        min_percentile : 0.999999
        asymmetric : true
    }
     dmq_balancer : {
        migration_strength : 0.5
    }
}
 
override_layer_types : {
    layer_type : "Optype"
    calibration_config : {
        arq_quantize : {
            channel_wise : false
        }
        ifmr_quantize : {
            search_range_start : 0.8
            search_range_end : 1.2
            search_step : 0.02
            max_percentile : 0.999999
            min_percentile : 0.999999
            asymmetric : false
        }
       dmq_balancer : {
           migration_strength : 0.5
       }
    }
}
 
override_layer_configs : {
    layer_name : "Opname"
    calibration_config : {
        arq_quantize : {
            channel_wise : true
        }
        ifmr_quantize : {
            search_range_start : 0.8
            search_range_end : 1.2
            search_step : 0.02
            max_percentile : 0.999999
            min_percentile : 0.999999
            asymmetric : false
        }
       dmq_balancer : {
           migration_strength : 0.5
       }
    }
}

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