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Especificação de quantização TensorFlow Lite de 8 bits

O documento a seguir descreve a especificação para o esquema de quantização de 8 bits do TensorFlow Lite. O objetivo é ajudar os desenvolvedores de hardware a fornecer suporte de hardware para inferência com modelos quantizados do TensorFlow Lite.

Resumo de especificações

Estamos fornecendo uma especificação e só podemos fornecer algumas garantias de comportamento se a especificação for seguida. Também entendemos que diferentes hardwares podem ter preferências e restrições que podem causar pequenos desvios ao implementar a especificação que resulta em implementações que não são bit-exatas. Embora isso possa ser aceitável na maioria dos casos (e forneceremos um conjunto de testes que, até onde sabemos, incluem tolerâncias por operação que coletamos de vários modelos), a natureza do aprendizado de máquina (e aprendizado profundo nos mais comuns caso) torna impossível fornecer quaisquer garantias concretas.

A quantização de 8 bits aproxima os valores de ponto flutuante usando a seguinte fórmula.

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

Por eixo (também conhecido como por canal em Conv ops) ou pesos por tensor são representados por valores de complemento de dois int8 no intervalo [-127, 127] com ponto zero igual a 0. Ativações / entradas por tensor são representadas por int8 valores de complemento de dois no intervalo [-128, 127] , com um ponto zero no intervalo [-128, 127] .

Existem outras exceções para operações específicas documentadas a seguir.

Inteiro com sinal vs inteiro sem sinal

A quantização do TensorFlow Lite priorizará principalmente ferramentas e kernels para quantização int8 para 8 bits. Isso é para a conveniência da quantização simétrica sendo representada por ponto zero igual a 0. Além disso, muitos back-ends têm otimizações adicionais para acumulação int8xint8 .

Por eixo vs por tensor

Quantização por tensor significa que haverá uma escala e / ou ponto zero por tensor inteiro. A quantização por eixo significa que haverá uma escala e / ou zero_point por fatia na quantized_dimension . A dimensão quantizada especifica a dimensão da forma do Tensor à qual as escalas e pontos zero correspondem. Por exemplo, um tensor t , com dims=[4, 3, 2, 1] com parâmetros de quantização: scale=[1.0, 2.0, 3.0] , zero_point=[1, 2, 3] , quantization_dimension=1 será quantizado em a segunda dimensão de t :

t[:, 0, :, :] will have scale[0]=1.0, zero_point[0]=1
t[:, 1, :, :] will have scale[1]=2.0, zero_point[1]=2
t[:, 2, :, :] will have scale[2]=3.0, zero_point[2]=3

Freqüentemente, quantized_dimension é o output_channel dos pesos das convoluções, mas em teoria pode ser a dimensão que corresponde a cada produto escalar na implementação do kernel, permitindo mais granularidade de quantização sem implicações de desempenho. Isso tem grandes melhorias na precisão.

TFLite tem suporte por eixo para um número crescente de operações. No momento deste documento, existe suporte para Conv2d e DepthwiseConv2d.

Simétrico vs assimétrico

As ativações são assimétricas: elas podem ter seu ponto zero em qualquer lugar dentro do intervalo int8 assinado [-128, 127] . Muitas ativações são assimétricas por natureza e um ponto zero é uma maneira relativamente barata de obter efetivamente um bit binário extra de precisão. Uma vez que as ativações são apenas multiplicadas por pesos constantes, o valor de ponto zero constante pode ser bastante otimizado.

Os pesos são simétricos: forçados a ter o ponto zero igual a 0. Os valores dos pesos são multiplicados pela entrada dinâmica e pelos valores de ativação. Isso significa que há um custo de tempo de execução inevitável de multiplicar o ponto zero do peso pelo valor de ativação. Ao impor que o ponto zero é 0, podemos evitar esse custo.

Explicação da matemática: é semelhante à seção 2.3 em arXiv: 1712.05877 , exceto pela diferença de que permitimos que os valores da escala sejam por eixo. Isso se generaliza prontamente, da seguinte forma:

$ A $ é uma matriz $ m \ vezes n $ de ativações quantizadas.
$ B $ é uma matriz $ n \ times p $ de pesos quantizados.
Considere multiplicar a $ j $ th linha de $ A $, $ a_j $ pela $ k $ th coluna de $ B $, $ b_k $, ambas de comprimento $ n $. Os valores inteiros quantizados e valores de pontos zero são $ q_a $, $ z_a $ e $ q_b $, $ z_b $ respectivamente.

$$a_j \cdot b_k = \sum_{i=0}^{n} a_{j}^{(i)} b_{k}^{(i)} = \sum_{i=0}^{n} (q_{a}^{(i)} - z_a) (q_{b}^{(i)} - z_b) = \sum_{i=0}^{n} q_{a}^{(i)} q_{b}^{(i)} - \sum_{i=0}^{n} q_{a}^{(i)} z_b - \sum_{i=0}^{n} q_{b}^{(i)} z_a + \sum_{i=0}^{n} z_a z_b$$

O termo \(\sum_{i=0}^{n} q_{a}^{(i)} q_{b}^{(i)}\) é inevitável, pois está realizando o produto escalar do valor de entrada e do valor do peso.

o

$$\sum_{i=0}^{n} q_{b}^{(i)} z_a$$

e

$$\sum_{i=0}^{n} z_a z_b$$

os termos são compostos de constantes que permanecem as mesmas por invocação de inferência e, portanto, podem ser pré-calculados.

O termo \(\sum_{i=0}^{n} q_{a}^{(i)} z_b\) precisa ser calculado a cada inferência, pois a ativação muda a cada inferência. Ao impor que os pesos sejam simétricos, podemos remover o custo desse termo.

especificações do operador quantizado int8

Abaixo, descrevemos os requisitos de quantização para nossos kernels int8 tflite:

ADD
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

AVERAGE_POOL_2D
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

CONCATENATION
  Input ...:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

CONV_2D
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1 (Weight):
    data_type  : int8
    range      : [-127, 127]
    granularity: per-axis (dim = 0)
    restriction: zero_point = 0
  Input 2 (Bias):
    data_type  : int32
    range      : [int32_min, int32_max]
    granularity: per-axis
    restriction: (scale, zero_point) = (input0_scale * input1_scale[...], 0)
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

DEPTHWISE_CONV_2D
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1 (Weight):
    data_type  : int8
    range      : [-127, 127]
    granularity: per-axis (dim = 3)
    restriction: zero_point = 0
  Input 2 (Bias):
    data_type  : int32
    range      : [int32_min, int32_max]
    granularity: per-axis
    restriction: (scale, zero_point) = (input0_scale * input1_scale[...], 0)
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

FULLY_CONNECTED
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1 (Weight):
    data_type  : int8
    range      : [-127, 127]
    granularity: per-tensor
    restriction: zero_point = 0
  Input 2 (Bias):
    data_type  : int32
    range      : [int32_min, int32_max]
    granularity: per-tensor
    restriction: (scale, zero_point) = (input0_scale * input1_scale[...], 0)
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

L2_NORMALIZATION
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
    restriction: (scale, zero_point) = (1.0 / 128.0, 0)

LOGISTIC
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
    restriction: (scale, zero_point) = (1.0 / 256.0, -128)

MAX_POOL_2D
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

MUL
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

RESHAPE
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

RESIZE_BILINEAR
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

SOFTMAX
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
    restriction: (scale, zero_point) = (1.0 / 256.0, -128)

SPACE_TO_DEPTH
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

TANH
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
    restriction: (scale, zero_point) = (1.0 / 128.0, 0)

PAD
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

GATHER
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

BATCH_TO_SPACE_ND
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

SPACE_TO_BATCH_ND
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

TRANSPOSE
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

MEAN
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

SUB
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

SUM
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

SQUEEZE
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

LOG_SOFTMAX
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
    restriction: (scale, zero_point) = (16.0 / 256.0, 127)

MAXIMUM
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

ARG_MAX
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

MINIMUM
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

LESS
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

PADV2
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

GREATER
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

GREATER_EQUAL
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

LESS_EQUAL
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

SLICE
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  restriction: Input and outputs must all have same scale/zero_point

EQUAL
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

NOT_EQUAL
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Input 1:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

SHAPE
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

QUANTIZE (Requantization)
  Input 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor
  Output 0:
    data_type  : int8
    range      : [-128, 127]
    granularity: per-tensor

Referências

arXiv: 1712.05877