การหาปริมาณหลังการฝึก

การวัดปริมาณหลังการฝึกอบรมเป็นเทคนิคการแปลงที่สามารถลดขนาดโมเดลได้ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงเวลาแฝงของ CPU และตัวเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์ โดยลดความแม่นยำของโมเดลลงเล็กน้อย คุณสามารถวัดปริมาณโมเดล TensorFlow แบบลอยตัวที่ฝึกไว้แล้วได้เมื่อคุณแปลงเป็นรูปแบบ TensorFlow Lite โดยใช้ TensorFlow Lite Converter

วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ

มีตัวเลือกการวัดปริมาณหลังการฝึกอบรมให้เลือกมากมาย นี่คือตารางสรุปของตัวเลือกและประโยชน์ที่ได้รับ:

แผนผังการตัดสินใจต่อไปนี้สามารถช่วยตัดสินว่าวิธีการหาปริมาณหลังการฝึกแบบใดดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ:

การวัดช่วงไดนามิก

การวัดปริมาณช่วงไดนามิกเป็นจุดเริ่มต้นที่แนะนำ เนื่องจากช่วยลดการใช้หน่วยความจำและการคำนวณที่เร็วขึ้นโดยที่คุณไม่ต้องจัดเตรียมชุดข้อมูลตัวแทนสำหรับการสอบเทียบ การหาปริมาณประเภทนี้ การหาปริมาณแบบคงที่เฉพาะน้ำหนักจากจุดลอยตัวเป็นจำนวนเต็ม ณ เวลาการแปลง ซึ่งให้ความแม่นยำ 8 บิต:

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_quant_model = converter.convert()

เพื่อลดเวลาแฝงในระหว่างการอนุมาน ตัวดำเนินการ "ช่วงไดนามิก" จะกำหนดปริมาณการเปิดใช้งานแบบไดนามิกตามช่วงเป็น 8 บิต และดำเนินการคำนวณด้วยน้ำหนัก 8 บิตและการเปิดใช้งาน การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ให้เวลาแฝงที่ใกล้เคียงกับการอนุมานจุดตายตัวอย่างสมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ยังคงถูกจัดเก็บโดยใช้จุดลอยตัว ดังนั้นความเร็วที่เพิ่มขึ้นของ ops ช่วงไดนามิกจึงน้อยกว่าการคำนวณจุดคงที่แบบเต็ม

การหาปริมาณจำนวนเต็ม

คุณสามารถรับการปรับปรุงเวลาแฝงเพิ่มเติม การลดการใช้หน่วยความจำสูงสุด และความเข้ากันได้กับอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์หรือตัวเร่งความเร็วที่เป็นจำนวนเต็มเท่านั้น โดยทำให้แน่ใจว่าคณิตศาสตร์แบบจำลองทั้งหมดเป็นจำนวนเต็มเชิงปริมาณ

สำหรับการวัดปริมาณจำนวนเต็ม คุณต้องปรับเทียบหรือประเมินช่วง เช่น (ต่ำสุด, สูงสุด) ของเมตริกทศนิยมทั้งหมดในแบบจำลอง ไม่เหมือนกับเทนเซอร์คงที่ เช่น น้ำหนักและอคติ เทนเซอร์แปรผัน เช่น อินพุตโมเดล การเปิดใช้งาน (เอาต์พุตของเลเยอร์ระดับกลาง) และเอาต์พุตโมเดลไม่สามารถปรับเทียบได้ เว้นแต่เราจะเรียกใช้การอนุมานสองสามรอบ เป็นผลให้ตัวแปลงต้องการชุดข้อมูลที่เป็นตัวแทนในการสอบเทียบ ชุดข้อมูลนี้สามารถเป็นชุดย่อยขนาดเล็ก (ประมาณ 100-500 ตัวอย่าง) ของข้อมูลการฝึกอบรมหรือการตรวจสอบความถูกต้อง อ้างอิงถึงฟังก์ชัน representative_dataset() ด้านล่าง

จากเวอร์ชัน TensorFlow 2.7 คุณสามารถระบุชุดข้อมูลตัวแทนผ่าน ลายเซ็นได้ ดังตัวอย่างต่อไปนี้:

def representative_dataset():
  for data in dataset:
    yield {
      "image": data.image,
      "bias": data.bias,
    }

หากมีมากกว่าหนึ่งลายเซ็นในโมเดล TensorFlow ที่ระบุ คุณสามารถระบุชุดข้อมูลหลายชุดได้โดยการระบุคีย์ลายเซ็น:

def representative_dataset():
  # Feed data set for the "encode" signature.
  for data in encode_signature_dataset:
    yield (
      "encode", {
        "image": data.image,
        "bias": data.bias,
      }
    )

  # Feed data set for the "decode" signature.
  for data in decode_signature_dataset:
    yield (
      "decode", {
        "image": data.image,
        "hint": data.hint,
      },
    )

คุณสามารถสร้างชุดข้อมูลตัวแทนได้โดยระบุรายการเทนเซอร์อินพุต:

def representative_dataset():
  for data in tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images)).batch(1).take(100):
    yield [tf.dtypes.cast(data, tf.float32)]

ตั้งแต่เวอร์ชัน TensorFlow 2.7 เราขอแนะนำให้ใช้วิธีตามลายเซ็นแทนวิธีตามรายการเทนเซอร์อินพุต เนื่องจากสามารถพลิกลำดับการป้อนเทนเซอร์ได้อย่างง่ายดาย

เพื่อจุดประสงค์ในการทดสอบ คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลจำลองได้ดังต่อไปนี้:

def representative_dataset():
    for _ in range(100):
      data = np.random.rand(1, 244, 244, 3)
      yield [data.astype(np.float32)]
 

จำนวนเต็มพร้อมโฟลตสำรอง (ใช้อินพุต/เอาต์พุตโฟลตเริ่มต้น)

ในการหาจำนวนเต็มเชิงปริมาณของโมเดล แต่ให้ใช้ตัวดำเนินการทศนิยมเมื่อไม่มีการใช้งานจำนวนเต็ม (เพื่อให้แน่ใจว่าการแปลงเกิดขึ้นอย่างราบรื่น) ให้ใช้ขั้นตอนต่อไปนี้:

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.representative_dataset = representative_dataset
tflite_quant_model = converter.convert()

จำนวนเต็มเท่านั้น

การสร้างแบบจำลองจำนวนเต็มเท่านั้นเป็นกรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับ TensorFlow Lite สำหรับไมโครคอนโทรลเลอร์ และ Coral Edge TPU

นอกจากนี้ เพื่อให้แน่ใจว่าเข้ากันได้กับอุปกรณ์จำนวนเต็มเท่านั้น (เช่น ไมโครคอนโทรลเลอร์ 8 บิต) และตัวเร่งความเร็ว (เช่น Coral Edge TPU) คุณสามารถบังคับใช้การวัดจำนวนเต็มสำหรับ ops ทั้งหมด รวมถึงอินพุตและเอาต์พุต โดยใช้ขั้นตอนต่อไปนี้:

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.representative_dataset = representative_dataset
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.int8  # or tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.int8  # or tf.uint8
tflite_quant_model = converter.convert()

การหาปริมาณ float16

คุณสามารถลดขนาดของโมเดลทศนิยมได้โดยการหาน้ำหนักเป็น float16 ซึ่งเป็นมาตรฐาน IEEE สำหรับตัวเลขทศนิยม 16 บิต หากต้องการเปิดใช้งานการหาปริมาณของน้ำหนัก float16 ให้ใช้ขั้นตอนต่อไปนี้:

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]
tflite_quant_model = converter.convert()

ข้อดีของการวัดปริมาณ float16 มีดังนี้:

• ลดขนาดโมเดลได้ถึงครึ่งหนึ่ง (เนื่องจากน้ำหนักทั้งหมดกลายเป็นครึ่งหนึ่งของขนาดเดิม)
• ทำให้สูญเสียความแม่นยำน้อยที่สุด
• รองรับผู้ร่วมประชุมบางคน (เช่น ผู้ร่วมประชุม GPU) ซึ่งสามารถทำงานโดยตรงกับข้อมูล float16 ทำให้ดำเนินการได้เร็วกว่าการคำนวณ float32

ข้อเสียของการวัดปริมาณ float16 มีดังนี้:

• มันไม่ได้ลดเวลาแฝงมากเท่าการวัดปริมาณเป็นคณิตศาสตร์จุดคงที่
• ตามค่าเริ่มต้น โมเดลเชิงปริมาณ float16 จะ "dequantize" ค่าน้ำหนักเป็น float32 เมื่อรันบน CPU (โปรดทราบว่าผู้แทน GPU จะไม่ดำเนินการ dequantization นี้ เนื่องจากสามารถดำเนินการกับข้อมูล float16 ได้)

จำนวนเต็มเท่านั้น: การเปิดใช้งาน 16 บิตพร้อมน้ำหนัก 8 บิต (ทดลอง)

นี่เป็นแผนการทดลองเชิงปริมาณ มันคล้ายกับโครงร่าง "จำนวนเต็มเท่านั้น" แต่การเปิดใช้งานจะถูกวัดปริมาณตามช่วงเป็น 16 บิต น้ำหนักจะถูกวัดเป็นจำนวนเต็ม 8 บิต และอคติจะถูกวัดเป็นจำนวนเต็ม 64 บิต สิ่งนี้เรียกว่า 16x8 quantization ต่อไป

ข้อได้เปรียบหลักของการวัดปริมาณนี้คือสามารถปรับปรุงความแม่นยำได้อย่างมาก แต่เพิ่มขนาดโมเดลเพียงเล็กน้อยเท่านั้น

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.representative_dataset = representative_dataset
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8]
tflite_quant_model = converter.convert()

หากตัวดำเนินการบางตัวในโมเดลไม่รองรับการวัดปริมาณ 16x8 โมเดลยังคงสามารถวัดปริมาณได้ แต่ตัวดำเนินการที่ไม่รองรับจะถูกเก็บไว้แบบลอยตัว ควรเพิ่มตัวเลือกต่อไปนี้ใน target_spec เพื่ออนุญาตสิ่งนี้

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.representative_dataset = representative_dataset
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8,
tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS]
tflite_quant_model = converter.convert()

ตัวอย่างของกรณีการใช้งานที่มีการปรับปรุงความแม่นยำโดยแผนการวัดปริมาณนี้ ได้แก่:

• ความละเอียดสูงสุด,
• การประมวลผลสัญญาณเสียง เช่น การตัดเสียงรบกวนและการสร้างลำแสง
• ภาพขจัดสัญญาณรบกวน,
• การสร้าง HDR ใหม่จากภาพเดียว

ข้อเสียของการวัดปริมาณนี้คือ:

• ขณะนี้การอนุมานช้ากว่าจำนวนเต็ม 8 บิตอย่างเห็นได้ชัด เนื่องจากขาดการปรับใช้เคอร์เนลที่เหมาะสม
• ขณะนี้ไม่เข้ากันกับผู้รับมอบสิทธิ์ TFLite ที่เร่งด้วยฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่

บทช่วยสอนสำหรับโหมดการวัดปริมาณนี้สามารถพบได้ ที่นี่

ความแม่นยำของแบบจำลอง

เนื่องจากน้ำหนักเป็นการวัดปริมาณหลังการฝึกอบรม อาจมีการสูญเสียความแม่นยำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเครือข่ายขนาดเล็ก มีโมเดลเชิงปริมาณที่ได้รับการฝึกฝนไว้ล่วงหน้าสำหรับเครือข่ายเฉพาะบน TensorFlow Hub สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองเชิงปริมาณเพื่อตรวจสอบว่าความแม่นยำที่ลดลงนั้นอยู่ในขอบเขตที่ยอมรับได้ มีเครื่องมือสำหรับประเมิน ความแม่นยำของโมเดล TensorFlow Lite

อีกทางหนึ่ง หากความแม่นยำลดลงสูงเกินไป ให้พิจารณาใช้ การฝึกอบรมที่ทราบปริมาณ อย่างไรก็ตาม การทำเช่นนั้นจำเป็นต้องมีการแก้ไขระหว่างการฝึกโมเดลเพื่อเพิ่มโหนดการวัดปริมาณปลอม ในขณะที่เทคนิคการวัดปริมาณหลังการฝึกในหน้านี้ใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าที่มีอยู่

การเป็นตัวแทนของเทนเซอร์เชิงปริมาณ

การวัดปริมาณ 8 บิตจะประมาณค่าทศนิยมโดยใช้สูตรต่อไปนี้

\[real\_value = (int8\_value - zero\_point) \times scale\]

การแสดงมีสองส่วนหลัก:

• น้ำหนักต่อแกน (หรือที่เรียกว่าต่อแชนเนล) หรือน้ำหนักต่อเทนเซอร์ที่แสดงโดยค่าเสริมของ int8 two ในช่วง [-127, 127] โดยมีจุดศูนย์เท่ากับ 0

• การเปิดใช้งานต่อเทนเซอร์/อินพุตแสดงด้วยค่าเสริมของ int8 two ในช่วง [-128, 127] โดยมีจุดศูนย์อยู่ในช่วง [-128, 127]

สำหรับมุมมองโดยละเอียดของรูปแบบการหาปริมาณของเรา โปรดดู ข้อมูลจำเพาะของการวัดปริมาณ ของเรา ผู้จำหน่ายฮาร์ดแวร์ที่ต้องการเชื่อมต่อกับอินเทอร์เฟซผู้รับมอบสิทธิ์ของ TensorFlow Lite ได้รับการสนับสนุนให้ใช้โครงร่างการวัดปริมาณที่อธิบายไว้ที่นั่น