Quantização inteira pós-treinamento com ativações int16

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Visão geral

O TensorFlow Lite agora oferece suporte à conversão de ativações em valores inteiros de 16 bits e pesos em valores inteiros de 8 bits durante a conversão do modelo do TensorFlow para o formato de buffer plano do TensorFlow Lite. Chamamos este modo de "modo de quantização 16x8". Este modo pode melhorar a precisão do modelo quantizado significativamente, quando as ativações são sensíveis à quantização, enquanto ainda atinge uma redução de quase 3-4x no tamanho do modelo. Além disso, esse modelo totalmente quantizado pode ser consumido por aceleradores de hardware somente inteiros.

Alguns exemplos de modelos que se beneficiam deste modo de quantização pós-treinamento incluem:

  • super-resolução,
  • processamento de sinal de áudio, como cancelamento de ruído e formação de feixe,
  • redução de ruído de imagem,
  • Reconstrução HDR a partir de uma única imagem

Neste tutorial, você treina um modelo MNIST do zero, verifica sua precisão no TensorFlow e, em seguida, converte o modelo em um flatbuffer Tensorflow Lite usando este modo. No final, você verifica a precisão do modelo convertido e o compara com o modelo float32 original. Observe que este exemplo demonstra o uso deste modo e não mostra benefícios sobre outras técnicas de quantização disponíveis no TensorFlow Lite.

Construir um modelo MNIST

Configurar

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

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

Verifique se o modo de quantização 16x8 está disponível

tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8
<OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8: 'EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8'>

Treine e exporte o modelo

# 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)
)
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
11493376/11490434 [==============================] - 0s 0us/step
1875/1875 [==============================] - 13s 2ms/step - loss: 0.2827 - accuracy: 0.9209 - val_loss: 0.1246 - val_accuracy: 0.9664
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fc6d432cd50>

Para o exemplo, você treinou o modelo para apenas uma única época, portanto, ele treina apenas com aproximadamente 96% de precisão.

Converter para um modelo TensorFlow Lite

Usando o Python TFLiteConverter , agora você pode converter o modelo treinado em um modelo TensorFlow Lite.

Agora, converta o modelo usando TFliteConverter para o formato padrão TFliteConverter :

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpsw317yw_/assets

Grave em um arquivo .tflite :

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)
84552

Em vez disso, para quantizar o modelo para o modo de quantização de 16x8, primeiro defina o sinalizador de optimizations para usar otimizações padrão. Em seguida, especifique que o modo de quantização 16x8 é a operação suportada necessária na especificação alvo:

converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8]

Como no caso da quantização pós-treinamento int8, é possível produzir um modelo quantizado totalmente inteiro definindo as opções do conversor inference_input(output)_type para tf.int16.

Defina os dados de calibração:

mnist_train, _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
images = tf.cast(mnist_train[0], tf.float32) / 255.0
mnist_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images)).batch(1)
def representative_data_gen():
  for input_value in mnist_ds.take(100):
    # Model has only one input so each data point has one element.
    yield [input_value]
converter.representative_dataset = representative_data_gen

Finalmente, converta o modelo normalmente. Observe que, por padrão, o modelo convertido ainda usará entradas e saídas flutuantes para conveniência de invocação.

tflite_16x8_model = converter.convert()
tflite_model_16x8_file = tflite_models_dir/"mnist_model_quant_16x8.tflite"
tflite_model_16x8_file.write_bytes(tflite_16x8_model)
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpaq8qqppx/assets
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpaq8qqppx/assets
24832

Observe como o arquivo resultante tem aproximadamente 1/3 do tamanho.

ls -lh {tflite_models_dir}
total 112K
-rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 83K May 15 11:12 mnist_model.tflite
-rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 25K May 15 11:12 mnist_model_quant_16x8.tflite

Execute os modelos TensorFlow Lite

Execute o modelo TensorFlow Lite usando o Python TensorFlow Lite Interpreter.

Carregue o modelo nos intérpretes

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_file))
interpreter.allocate_tensors()
interpreter_16x8 = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_16x8_file))
interpreter_16x8.allocate_tensors()

Teste os modelos em uma imagem

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_16x8.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter_16x8.get_output_details()[0]["index"]

interpreter_16x8.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter_16x8.invoke()
predictions = interpreter_16x8.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

Avalie os modelos

# 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))
0.9664

Repita a avaliação no modelo quantizado 16x8:

# NOTE: This quantization mode is an experimental post-training mode,
# it does not have any optimized kernels implementations or
# specialized machine learning hardware accelerators. Therefore,
# it could be slower than the float interpreter.
print(evaluate_model(interpreter_16x8))
0.9662

Neste exemplo, você quantizou um modelo para 16x8 sem diferença na precisão, mas com o tamanho 3x reduzido.