[英]Tensorflow Quantization Aware Training
我想量化一个 DenseNet model。 我正在使用 Tensorflow 2.4。
import tensorflow_model_optimization as tfmot
model = tf.keras.applications.DenseNet121(include_top=True,weights=None,input_tensor=None,input_shape=None,pooling=None,classes=1000)
quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
model = quantize_model(model)
但我收到以下消息:
RuntimeError:层 conv2_block1_0_bn:<class 'tensorflow.python.keras.layers.normalization_v2.BatchNormalization'> 不受支持。 您可以通过将tfmot.quantization.keras.QuantizeConfig
实例传递给quantize_annotate_layer
API 来量化该层。
有没有办法我可以做到这一点。 我无法更改 keras 代码。
在您的情况下,您需要单独量化层BatchNormalization
。
如果您看到此Quantization TF Guide中的以下示例代码片段,则DefaultDenseQuantizeConfig
用于处理此问题。 希望本指南能帮助您解决这个问题。
quantize_annotate_layer = tfmot.quantization.keras.quantize_annotate_layer
quantize_annotate_model = tfmot.quantization.keras.quantize_annotate_model
quantize_scope = tfmot.quantization.keras.quantize_scope
class CustomLayer(tf.keras.layers.Dense):
pass
model = quantize_annotate_model(tf.keras.Sequential([
quantize_annotate_layer(CustomLayer(20, input_shape=(20,)), DefaultDenseQuantizeConfig()),
tf.keras.layers.Flatten()
]))
# `quantize_apply` requires mentioning `DefaultDenseQuantizeConfig` with `quantize_scope`
# as well as the custom Keras layer.
with quantize_scope(
{'DefaultDenseQuantizeConfig': DefaultDenseQuantizeConfig,
'CustomLayer': CustomLayer}):
# Use `quantize_apply` to actually make the model quantization aware.
quant_aware_model = tfmot.quantization.keras.quantize_apply(model)
quant_aware_model.summary()
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