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トレーニング後の float16 量子化

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概要

TensorFlow Lite は、TensorFlow から TensorFlow Lite のフラットバッファ形式へのモデル変換時に、重みを 16 ビット浮動小数点値に変換することをサポートするようになりました。これにより、モデルサイズが 2 分の 1 になります。GPU などの一部のハードウェアは、この精度の低い演算でネイティブに計算でき、従来の浮動小数点よりも高速に実行できます。Tensorflow Lite GPU デリゲートは、このように実行するように構成できます。ただし、重みを float16 に変換したモデルは、追加の変更を加えなくても CPU で実行できます。float16 の重みは、最初の推論の前に float32 にアップサンプリングされます。これにより、レイテンシと精度への影響を最小限に抑え、モデルサイズを大幅に縮小できます。

このチュートリアルでは、MNIST モデルを新規にトレーニングし、TensorFlow でその精度を確認してから、モデルを float16 量子化を使用した Tensorflow Lite フラットバッファに変換します。最後に、変換されたモデルの精度を確認し、元の float32 モデルと比較します。

MNIST モデルの構築

セットアップ

import logging
logging.getLogger("tensorflow").setLevel(logging.DEBUG)

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pathlib
tf.float16
tf.float16

モデルをトレーニングしてエクスポートする

# Load MNIST dataset
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# Normalize the input image so that each pixel value is between 0 to 1.
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# Define the model architecture
model = keras.Sequential([
  keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28)),
  keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28, 1)),
  keras.layers.Conv2D(filters=12, kernel_size=(3, 3), activation=tf.nn.relu),
  keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
  keras.layers.Flatten(),
  keras.layers.Dense(10)
])

# Train the digit classification model
model.compile(optimizer='adam',
              loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
model.fit(
  train_images,
  train_labels,
  epochs=1,
  validation_data=(test_images, test_labels)
)
1875/1875 [==============================] - 6s 2ms/step - loss: 0.5150 - accuracy: 0.8573 - val_loss: 0.1385 - val_accuracy: 0.9618
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f2322f82198>

この例では、モデルを 1 エポックでトレーニングしたので、トレーニングの精度は 96% 以下になります。

TensorFlow Lite モデルに変換する

Python TFLiteConverter を使用して、トレーニング済みモデルを TensorFlow Lite モデルに変換できるようになりました。

TFLiteConverterを使用してモデルを読み込みます。

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmp5cunrh9z/assets

.tfliteファイルに書き込みます。

tflite_models_dir = pathlib.Path("/tmp/mnist_tflite_models/")
tflite_models_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
tflite_model_file = tflite_models_dir/"mnist_model.tflite"
tflite_model_file.write_bytes(tflite_model)
84488

エクスポート時にモデルを float16 に量子化するには、最初にoptimizationsフラグを設定してデフォルトの最適化を使用します。次に、float16 がターゲットプラットフォームでサポートされている型であることを指定します。

converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]

最後に、通常どおりにモデルを変換します。デフォルトでは、変換されたモデルは呼び出しの便宜上、浮動小数点の入力と出力を引き続き使用します。

tflite_fp16_model = converter.convert()
tflite_model_fp16_file = tflite_models_dir/"mnist_model_quant_f16.tflite"
tflite_model_fp16_file.write_bytes(tflite_fp16_model)
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmprm7re38w/assets
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmprm7re38w/assets
44320

生成されるファイルのサイズが約1/2であることに注意してください。

ls -lh {tflite_models_dir}
total 128K
-rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 83K Apr  7 20:01 mnist_model.tflite
-rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 44K Apr  7 20:01 mnist_model_quant_f16.tflite

TensorFlow Lite モデルを実行する

Python TensorFlow Lite インタープリタを使用して TensorFlow Lite モデルを実行します。

モデルをインタープリタに読み込む

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_file))
interpreter.allocate_tensors()
interpreter_fp16 = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_fp16_file))
interpreter_fp16.allocate_tensors()

1 つの画像でモデルをテストする

test_image = np.expand_dims(test_images[0], axis=0).astype(np.float32)

input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]

interpreter.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter.invoke()
predictions = interpreter.get_tensor(output_index)
import matplotlib.pylab as plt

plt.imshow(test_images[0])
template = "True:{true}, predicted:{predict}"
_ = plt.title(template.format(true= str(test_labels[0]),
                              predict=str(np.argmax(predictions[0]))))
plt.grid(False)

png

test_image = np.expand_dims(test_images[0], axis=0).astype(np.float32)

input_index = interpreter_fp16.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter_fp16.get_output_details()[0]["index"]

interpreter_fp16.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter_fp16.invoke()
predictions = interpreter_fp16.get_tensor(output_index)
plt.imshow(test_images[0])
template = "True:{true}, predicted:{predict}"
_ = plt.title(template.format(true= str(test_labels[0]),
                              predict=str(np.argmax(predictions[0]))))
plt.grid(False)

png

モデルを評価する

# A helper function to evaluate the TF Lite model using "test" dataset.
def evaluate_model(interpreter):
  input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
  output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]

  # Run predictions on every image in the "test" dataset.
  prediction_digits = []
  for test_image in test_images:
    # Pre-processing: add batch dimension and convert to float32 to match with
    # the model's input data format.
    test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0).astype(np.float32)
    interpreter.set_tensor(input_index, test_image)

    # Run inference.
    interpreter.invoke()

    # Post-processing: remove batch dimension and find the digit with highest
    # probability.
    output = interpreter.tensor(output_index)
    digit = np.argmax(output()[0])
    prediction_digits.append(digit)

  # Compare prediction results with ground truth labels to calculate accuracy.
  accurate_count = 0
  for index in range(len(prediction_digits)):
    if prediction_digits[index] == test_labels[index]:
      accurate_count += 1
  accuracy = accurate_count * 1.0 / len(prediction_digits)

  return accuracy
print(evaluate_model(interpreter))
0.9618

Float16 量子化モデルの評価を繰り返して以下を取得する

# NOTE: Colab runs on server CPUs. At the time of writing this, TensorFlow Lite
# doesn't have super optimized server CPU kernels. For this reason this may be
# slower than the above float interpreter. But for mobile CPUs, considerable
# speedup can be observed.
print(evaluate_model(interpreter_fp16))
0.9618

この例では、モデルの精度を低下させることなく float16 に量子化しました。

また、GPU で float16 量子化モデルを評価することもできます。低下された精度ですべての演算を実行するには、次のように、アプリにTfLiteGPUDelegateOptions構造体を作成し、precision_loss_allowed1に設定します。

//Prepare GPU delegate.
const TfLiteGpuDelegateOptions options = {
  .metadata = NULL,
  .compile_options = {
    .precision_loss_allowed = 1,  // FP16
    .preferred_gl_object_type = TFLITE_GL_OBJECT_TYPE_FASTEST,
    .dynamic_batch_enabled = 0,   // Not fully functional yet
  },
};

TFLite GPU デリゲートの詳細なドキュメントとアプリでの使用方法については、こちらをご覧ください