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666DZY666 / micronet

micronet, a model compression and deploy lib. compression: 1、quantization: quantization-aware-training(QAT), High-Bit(>2b)(DoReFa/Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference)、Low-Bit(≤2b)/Ternary and Binary(TWN/BNN/XNOR-Net); post-training-quantization(PTQ), 8-bit(tensorrt); 2、 pruning: normal、regular and group convolutional channel pruning; 3、 group convolution structure; 4、batch-normalization fuse for quantization. deploy: tensorrt, fp32/fp16/int8(ptq-calibration)、op-adapt(upsample)、dynamic_shape
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复现后发现模型大小并没有减小 #14

Open chenxiansen-coder opened 4 years ago

chenxiansen-coder commented 4 years ago

大佬你好，按照你的readme，跑代码的时候，我跑了8bit量化，二值量化，发现训练时保存的模型并没有减小，这是什么原因呢

666DZY666 commented 4 years ago

这个训练量化程序保存的模型参数形式是正常的浮点，但在训练过程中模拟了量化过程，即保存的这个参数其实已经是量化了的。可以再用个脚本提取参数（运行训练量化程序中的量化部分）来变成量化形式，8bits变为[0, 255]的整数，三值/二值变为+-1、0，可用于终端部署。WbWtAb-bn_merge-bn_merge.py中就做了这个参数提取，可以参考

Greyman-Seu commented 4 years ago

这个训练量化程序保存的模型参数形式是正常的浮点，但在训练过程中模拟了量化过程，即保存的这个参数其实已经是量化了的。可以再用个脚本提取参数（运行训练量化程序中的量化部分）来变成量化形式，8bits变为[0, 255]的整数，三值/二值变为+-1、0，可用于终端部署。WbWtAb-bn_merge-bn_merge.py中就做了这个参数提取，可以参考

我是可以理解成量化操作最后数值是量化后的数值，但是保存方式是浮点型。现在torch官方支持qint8类型，三值、二值是不是难以工程部署使用。

tengshaofeng commented 4 years ago

@Greyman-Seu, @666DZY666 ， 并没有看到WbWtAb/bn_merge/bn_merge.py呀 大神我刚试了bn_folding.py, 但是model.pth和quan_model_para.pth都是2.4M，还是没有减小

Icey-Liu commented 3 years ago

@666DZY666 大佬你好，bnfuse的pth读取后内部仍是浮点型，没有变成整数，请问是需要不同的操作吗

dan123yi commented 2 years ago

请问问怎么让这个·pth文件变小呢

YangNuoCheng commented 2 years ago

如果要实现变成整数的weight和bias，是否可以按照量化公式，用pth中的scale，zero_point来得到量化中间值呢？

dan123yi commented 2 years ago

按道理可以的，但是这样做了然后保存的模型文件再导入，会不会影响精度呢？

---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2021年12月17日(周五) 下午4:24 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [666DZY666/micronet] 复现后发现模型大小并没有减小 (#14)

如果要实现变成整数的weight和bias，是否可以按照量化公式，用pth中的scale，zero_point来得到量化中间值呢？

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rourou8023 commented 2 years ago

@666DZY666 @tengshaofeng @Greyman-Seu @Icey-Liu @YangNuoCheng 麻烦问下，怎么将通过二值权重和特征方式训练的模型保存为二值的模型呢？现在保存的还是浮点型的，模型的大小未发生变化， 参照bn_fuse.py中的处理，处理之后保存的模型依然是浮点型的； 用的网络是nin.py的结构，麻烦问下要怎么转换为二值的呢？