PyTorch 实现卷积神经网络训练 QAT
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。然而，传统的CNN模型在移动设备上部署时往往存在着计算和内存占用过高的问题。为了解决这个问题，量化感知训练（Quantization-Aware Training，QAT）被提出，并成功应用于模型量化中。
什么是 QAT
QAT 是一种模型训练技术，旨在通过训练过程中的模拟量化，使得最终量化后的模型在精度损失可控的情况下，能够节约计算和内存资源。在 QAT 中，我们使用低比特位数（通常为8位或4位）来表示模型的权重和激活值，从而减少了模型的内存占用和计算量。
PyTorch 中的 QAT 实现
在 PyTorch 中，我们可以通过使用 torch.quantization 模块来实现 QAT。下面是一个简单的卷积神经网络的示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub, quantize_dynamic
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
self.fc2 = nn.Linear(50, 10)
self.quant = QuantStub()
self.dequant = DeQuantStub()
def forward(self, x):
x = self.quant(x)
x = self.conv1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
x = self.conv2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1, 320)
x = self.fc1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = self.dequant(x)
return x
# 加载数据集
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
shuffle=True, num_workers=2)
# 创建模型实例
model = Net()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练模型
model.train()
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 500 == 499:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 500))
running_loss = 0.0
# 量化模型
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
torch.quantization.prepare_qat(model, inplace=True)
model.eval（)
with torch.no_grad():
for data in trainloader:
inputs, _ = data
model(inputs)
torch.quantization.convert(model, inplace=True)
# 保存量化后的模型
torch.save(model.state_dict(), 'quantized_model.pth')
在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的卷积神经网络模型 Net，其中包含了两个卷积层和两个全连接层。在模型的前向传播过程中，我们使用了 QuantStub 和 DeQuantStub 来进行模型的量化和反量化操作。接着，我们加载了 MNIST 数据集，并定义了损失函数和优化器。然后，在训练过程中，我们使用 prepare_qat
