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トレーニング後の整数量子化

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概要概要

整数量子化は、32ビット浮動小数点数(重みやアクティブ化出力など)を最も近い8ビット固定小数点数に変換する最適化戦略です。これにより、モデルが小さくなり、推論速度が向上します。これは、マイクロコントローラーなどの低電力デバイスに役立ちます。このデータ形式は、 EdgeTPUなどの整数のみのアクセラレータでも必要です。

このチュートリアルでは、MNISTモデルを最初からトレーニングし、Tensorflow Liteファイルに変換し、トレーニング後の量子化を使用して量子化します。最後に、変換されたモデルの精度を確認し、元のフロートモデルと比較します。

モデルをどれだけ量子化するかについては、実際にはいくつかのオプションがあります。このチュートリアルでは、すべての重みとアクティベーション出力を8ビット整数データに変換する「完全整数量子化」を実行しますが、他の戦略では、浮動小数点にある程度のデータが残る場合があります。

さまざまな量子化戦略の詳細については、 TensorFlowLiteモデルの最適化について読みください。

セットアップ

入力テンソルと出力テンソルの両方を量子化するには、TensorFlowr2.3で追加されたAPIを使用する必要があります。

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

import tensorflow as tf
import numpy as np
assert float(tf.__version__[:3]) >= 2.3

TensorFlowモデルを生成する

MNISTデータセットから数値を分類するための単純なモデルを構築します。

モデルを5エポックだけトレーニングしているため、このトレーニングは長くはかかりません。これは、約98%の精度でトレーニングします。

# Load MNIST dataset
mnist = tf.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.astype(np.float32) / 255.0
test_images = test_images.astype(np.float32) / 255.0

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

# Train the digit classification model
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(
                  from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
model.fit(
  train_images,
  train_labels,
  epochs=5,
  validation_data=(test_images, test_labels)
)
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
11493376/11490434 [==============================] - 0s 0us/step
Epoch 1/5
1875/1875 [==============================] - 15s 2ms/step - loss: 0.5029 - accuracy: 0.8564 - val_loss: 0.1411 - val_accuracy: 0.9609
Epoch 2/5
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.1197 - accuracy: 0.9651 - val_loss: 0.0814 - val_accuracy: 0.9766
Epoch 3/5
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0818 - accuracy: 0.9766 - val_loss: 0.0721 - val_accuracy: 0.9772
Epoch 4/5
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0663 - accuracy: 0.9810 - val_loss: 0.0667 - val_accuracy: 0.9778
Epoch 5/5
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0576 - accuracy: 0.9827 - val_loss: 0.0599 - val_accuracy: 0.9809
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7eff1d6ba550>

TensorFlowLiteモデルに変換する

これで、 TFLiteConverterを使用してトレーニング済みモデルをTensorFlowLite形式に変換し、さまざまな程度の量子化を適用できます。

一部のバージョンの量子化では、一部のデータが浮動小数点形式のままになることに注意してください。したがって、次のセクションでは、完全にint8またはuint8データであるモデルを取得するまで、量子化の量を増やしながら各オプションを示します。 (各セクションでいくつかのコードを複製しているため、各オプションのすべての量子化ステップを確認できます。)

まず、量子化なしで変換されたモデルを次に示します。

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)

tflite_model = converter.convert()
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpc5p5hllx/assets

現在はTensorFlowLiteモデルですが、すべてのパラメーターデータに32ビットのfloat値を使用しています。

ダイナミックレンジ量子化を使用して変換

次に、デフォルトのoptimizationsフラグを有効にして、すべての固定パラメーター(重みなど)を量子化します。

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]

tflite_model_quant = converter.convert()
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpl7ffykd8/assets
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpl7ffykd8/assets

モデルは量子化された重みで少し小さくなりましたが、他の変数データはまだ浮動小数点形式です。

フロートフォールバック量子化を使用して変換

変数データ(モデルの入力/出力やレイヤー間の中間など)を量子化するには、 RepresentativeDatasetを提供する必要があります。これは、典型的な値を表すのに十分な大きさの入力データのセットを提供するジェネレーター関数です。これにより、コンバーターはすべての変数データのダイナミックレンジを推定できます。 (データセットは、トレーニングまたは評価データセットと比較して一意である必要はありません。)複数の入力をサポートするために、各代表データポイントはリストであり、リスト内の要素はインデックスに従ってモデルに供給されます。

def representative_data_gen():
  for input_value in tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).batch(1).take(100):
    # Model has only one input so each data point has one element.
    yield [input_value]

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.representative_dataset = representative_data_gen

tflite_model_quant = converter.convert()
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpbaslgj1d/assets
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpbaslgj1d/assets

これで、すべての重みと変数データが​​量子化され、モデルは元のTensorFlowLiteモデルと比較して大幅に小さくなりました。

ただし、従来フロートモデルの入力テンソルと出力テンソルを使用するアプリケーションとの互換性を維持するために、TensorFlow LiteConverterはモデルの入力テンソルと出力テンソルをfloatのままにします。

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model_quant)
input_type = interpreter.get_input_details()[0]['dtype']
print('input: ', input_type)
output_type = interpreter.get_output_details()[0]['dtype']
print('output: ', output_type)
input:  <class 'numpy.float32'>
output:  <class 'numpy.float32'>

これは通常、互換性には適していますが、EdgeTPUなどの整数ベースの操作のみを実行するデバイスとは互換性がありません。

さらに、TensorFlow Liteにその操作の量子化された実装が含まれていない場合、上記のプロセスは操作を浮動小数点形式のままにする可能性があります。この戦略により、変換を完了できるため、より小さく、より効率的なモデルが得られますが、整数のみのハードウェアとは互換性がありません。 (このMNISTモデルのすべてのオペレーションには量子化された実装があります。)

したがって、エンドツーエンドの整数のみのモデルを確保するには、さらにいくつかのパラメーターが必要です...

整数のみの量子化を使用して変換する

入力テンソルと出力テンソルを量子化し、量子化できない操作が発生した場合にコンバーターにエラーをスローさせるには、いくつかの追加パラメーターを使用してモデルを再度変換します。

def representative_data_gen():
  for input_value in tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).batch(1).take(100):
    yield [input_value]

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.representative_dataset = representative_data_gen
# Ensure that if any ops can't be quantized, the converter throws an error
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
# Set the input and output tensors to uint8 (APIs added in r2.3)
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8

tflite_model_quant = converter.convert()
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpz5p101t0/assets
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpz5p101t0/assets

内部量子化は上記と同じままですが、入力テンソルと出力テンソルが整数形式になっていることがわかります。

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model_quant)
input_type = interpreter.get_input_details()[0]['dtype']
print('input: ', input_type)
output_type = interpreter.get_output_details()[0]['dtype']
print('output: ', output_type)
input:  <class 'numpy.uint8'>
output:  <class 'numpy.uint8'>

今、あなたは整数量子化モデルを持っているモデルの入力と出力のテンソルのためのデータの整数用途、それはのような整数のみのハードウェアと互換性がありますので、エッジTPU

モデルをファイルとして保存します

モデルを他のデバイスにデプロイするには、 .tfliteファイルが必要です。それでは、変換されたモデルをファイルに保存し、以下の推論を実行するときにそれらをロードしましょう。

import pathlib

tflite_models_dir = pathlib.Path("/tmp/mnist_tflite_models/")
tflite_models_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)

# Save the unquantized/float model:
tflite_model_file = tflite_models_dir/"mnist_model.tflite"
tflite_model_file.write_bytes(tflite_model)
# Save the quantized model:
tflite_model_quant_file = tflite_models_dir/"mnist_model_quant.tflite"
tflite_model_quant_file.write_bytes(tflite_model_quant)
24576

TensorFlowLiteモデルを実行する

次に、TensorFlow Lite Interpreterを使用して推論を実行し、モデルの精度を比較します。

まず、特定のモデルと画像で推論を実行し、次に予測を返す関数が必要です。

# Helper function to run inference on a TFLite model
def run_tflite_model(tflite_file, test_image_indices):
  global test_images

  # Initialize the interpreter
  interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_file))
  interpreter.allocate_tensors()

  input_details = interpreter.get_input_details()[0]
  output_details = interpreter.get_output_details()[0]

  predictions = np.zeros((len(test_image_indices),), dtype=int)
  for i, test_image_index in enumerate(test_image_indices):
    test_image = test_images[test_image_index]
    test_label = test_labels[test_image_index]

    # Check if the input type is quantized, then rescale input data to uint8
    if input_details['dtype'] == np.uint8:
      input_scale, input_zero_point = input_details["quantization"]
      test_image = test_image / input_scale + input_zero_point

    test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0).astype(input_details["dtype"])
    interpreter.set_tensor(input_details["index"], test_image)
    interpreter.invoke()
    output = interpreter.get_tensor(output_details["index"])[0]

    predictions[i] = output.argmax()

  return predictions

1つの画像でモデルをテストします

次に、フロートモデルと量子化モデルのパフォーマンスを比較します。

  • tflite_model_fileは、浮動小数点データを使用した元のTensorFlowLiteモデルです。
  • tflite_model_quant_fileは、整数のみの量子化を使用して変換した最後のモデルです(入力と出力にuint8データを使用します)。

予測を出力する別の関数を作成しましょう。

import matplotlib.pylab as plt

# Change this to test a different image
test_image_index = 1

## Helper function to test the models on one image
def test_model(tflite_file, test_image_index, model_type):
  global test_labels

  predictions = run_tflite_model(tflite_file, [test_image_index])

  plt.imshow(test_images[test_image_index])
  template = model_type + " Model \n True:{true}, Predicted:{predict}"
  _ = plt.title(template.format(true= str(test_labels[test_image_index]), predict=str(predictions[0])))
  plt.grid(False)

次に、フロートモデルをテストします。

test_model(tflite_model_file, test_image_index, model_type="Float")

png

そして、量子化されたモデルをテストします。

test_model(tflite_model_quant_file, test_image_index, model_type="Quantized")

png

すべての画像でモデルを評価します

次に、このチュートリアルの最初にロードしたすべてのテストイメージを使用して、両方のモデルを実行しましょう。

# Helper function to evaluate a TFLite model on all images
def evaluate_model(tflite_file, model_type):
  global test_images
  global test_labels

  test_image_indices = range(test_images.shape[0])
  predictions = run_tflite_model(tflite_file, test_image_indices)

  accuracy = (np.sum(test_labels== predictions) * 100) / len(test_images)

  print('%s model accuracy is %.4f%% (Number of test samples=%d)' % (
      model_type, accuracy, len(test_images)))

フロートモデルを評価します。

evaluate_model(tflite_model_file, model_type="Float")
Float model accuracy is 98.0900% (Number of test samples=10000)

量子化されたモデルを評価します。

evaluate_model(tflite_model_quant_file, model_type="Quantized")
Quantized model accuracy is 98.1100% (Number of test samples=10000)

これで、floatモデルと比較して、精度にほとんど違いのない整数量子化モデルができました。

他の量子化戦略の詳細については、 TensorFlowLiteモデルの最適化について読みください。