save_quant_retrain_model
产品支持情况
产品 |
是否支持 |
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x |
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功能说明
量化感知训练接口,根据用户最终的重训练好的模型,插入AscendQuant、AscendDequant等算子,生成最终fake quant仿真模型和deploy部署模型。
约束说明
无。
函数原型
1 | save_quant_retrain_model(retrained_model_file, retrained_weights_file, save_type, save_path, scale_offset_record_file = None, config_file = None) |
参数说明
参数名 |
输入/输出 |
说明 |
---|---|---|
retrained_model_file |
输入 |
含义:用户重训练好的Caffe模型的定义文件,格式为.prototxt。 数据类型:string 使用约束:retrained_model_file中包含的用于推理的层,LayerParameter设置满足推理要求,比如BatchNorm层的use_global_stats必须设置为1。 |
retrained_weights_file |
输入 |
含义:用户重训练好的Caffe模型的权重文件,格式为.caffemodel。 数据类型:string |
save_type |
输入 |
含义:保存模型的类型:
数据类型:string |
save_path |
输入 |
含义:模型存放路径。 该路径需要包含模型名前缀,例如./quantized_model/*model。 数据类型:string |
scale_offset_record_file |
输入 |
含义:存储量化因子的文件。 数据类型:string。默认已初始化,传None |
config_file |
输入 |
含义:量化配置文件。 数据类型:string。默认已初始化,传None |
返回值说明
无
调用示例
1 2 3 4 5 6 | from amct_caffe import amct retrained_model_file = './pre_model/retrained_resnet50.prototxt' retrained_weights_file = './pre_model/resnet50_solver_iter_35000.caffemodel' scale_offset_record_file = './record.txt' # 插入API,将重训练的模型保存为prototxt模型文件以及caffemodel权重文件,在./result中生成四个文件:model_fake_quant_model.prototxt,model_fake_quant_weights.caffemodel,model_deploy_model.prototxt,model_deploy_weights.prototxt amct.save_quant_retrain_model(retrained_model_file, retrained_weights_file, 'Both', './result/model', scale_offset_record_file, config_json_file) |
落盘文件说明:
- 精度仿真模型文件:一个模型定义文件,一个模型权重文件,文件名中包含fake_quant;模型可在Caffe环境下做推理实现量化精度仿真。
- 部署模型文件:一个模型定义文件,一个模型权重文件,文件名中包含deploy;模型经过ATC工具转换后可部署到昇腾AI处理器上。
父主题: 量化感知训练接口