适用于嵌入式设备的TensorFlow：TensorFlow量化_tflite量化工具

概述

在深度学习领域，模型大小和推理速度是在手机和边缘设备等资源受限设备上部署的关键因素。TensorFlow 量化通过优化深度学习模型以提高效率来解决这些挑战，使其适合部署在计算资源有限的现实场景中。本博客将提供 TensorFlow 量化的全面指南，探讨量化的概念、量化感知训练、TensorFlow 量化工具以及如何部署量化模型。

什么是量化？

量化是TensorFlow Lite (TFLite)使用的一种强大的优化技术，用于减少深度学习模型的内存和计算成本。它涉及降低模型参数的精度，例如 32 位浮点数，以及非浮点整数（例如 8 位整数）。这会导致模型尺寸显着减小，而不会过多影响准确性。

在模型训练过程中，权重和偏差通常存储为32位浮点数，以确保高精度计算。然而，经过训练后，这些参数可以在量化过程中转换为8位整数或16位浮点数。精度的降低导致模型尺寸更小，使其更适合部署在手机等资源受限的设备上。

量化不仅仅限于权重和偏差；激活值也可以被量化。然而，量化激活值需要校准步骤来从代表性数据集中确定适当的缩放参数。

实证研究表明，将模型量化为 16 位浮点数通常对精度的影响可以忽略不计，同时模型大小会减少一半。同样，完全量化（涉及将权重和激活值量化为 8 位整数）可以使模型大小减少 4 倍，同时将精度损失降至最低。

下图使用在 Google Android Pixel 2 上进行的实验分别展示了完全量化对模型大小、延迟时间和准确性的影响。这些结果突出了量化在优化深度学习模型以在移动和边缘设备上高效部署方面的优势。

量化的类型

深度学习中使用的量化主要有两种类型：

1. 训练后量化：
   训练后量化会量化模型的参数和推理过程中的激活。这种类型的量化进一步提高了内存效率和推理速度，但会降低模型在推理过程中的准确性。
2. 动态范围量化：
   动态范围量化可提供更快的计算速度并减少内存使用量，而无需用于校准的代表性数据集。动态范围量化在转换时将权重从浮点严格量化为 8 位整数。
3. 全整数量化：
   全整数量化需要一个代表性数据集来校准或估计模型中所有浮点张量的范围。
4. Float16 量化：
   这种类型的量化涉及将模型从 float32 转换为 16 位浮点数。这种类型的量化精度损失最小，但不会减少太多延迟

什么是量化感知训练？

量化感知训练模拟推理时间量化，创建下游工具将用来生成实际量化模型的模型。量化模型使用较低精度（例如，8 位而不是 32 位浮点），从而在部署过程中带来好处。

QAT 没有使用全精度训练模型，而是在训练过程中引入量化，模拟量化对模型性能的影响。通过这样做，模型学会了对降低的精度更加稳健，并确保量化不会显着影响精度。

什么是 TensorFlow 量化工具？

TensorFlow 提供了一组工具和 API 来促进量化过程。一些重要的 TensorFlow 量化工具包括：

1. 量化感知训练 API：
   TensorFlow 提供 API 来支持量化感知训练。开发人员可以使用这些 API 创建量化感知模型并以降低的精度对其进行训练。

2. 训练后量化工具：
   TensorFlow 支持训练后量化，即在训练后对预训练模型进行量化。TensorFlow Lite (TFLite) 转换器是将浮点模型转换为适合边缘设备推理的量化模型的宝贵工具。

3. 量化感知自动编码器：
   TensorFlow 还提供量化感知自动编码器，它们是专门设计用于学习适合量化的数据的紧凑表示的神经网络架构。

使用 TFLite 量化模型

TensorFlow Lite (TFLite)是 TensorFlow 的轻量级版本，专为移动和边缘设备设计。TFLite 包含多种工具来促进量化过程并有效部署量化模型。让我们探索一下使用 TFLite 量化模型的步骤：

1. 训练模型：
   首先，我们需要使用 TensorFlow 中的标准训练程序来训练模型。

2. 训练后量化：
   训练后，我们可以使用 TFLite 的训练后量化工具对模型进行量化。此过程将模型的权重和激活从浮点转换为 8 位整数，从而减少模型的内存占用。

3. 模型转换：
   下一步是将量化模型转换为 TFLite 格式，针对边缘设备上的推理进行优化。

以下是如何使用 TFLite 量化预训练模型的示例：

import tensorflow as tf
import tensorflow.lite as tflite
 
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()
 
# Save the quantized TFLite model
with open('quantized_model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_quant_model)

评估量化模型

量化模型后，评估其性能至关重要，以确保量化过程不会显着影响准确性。量化模型应在代表性测试数据集上进行测试，以测量其准确性和其他相关指标。

# Load the quantized TFLite model
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
interpreter.allocate_tensors()
 
# Prepare the test data
 
# Run inference on the quantized model
total_samples = len(test_data)
correct_predictions = 0
for i in range(total_samples):
    input_data = test_data[i]
    expected_output = test_labels[i]
    interpreter.set_tensor(input_index, input_data)
    interpreter.invoke()
    output = interpreter.get_tensor(output_index)
    predicted_class = np.argmax(output)
    if predicted_class == expected_output:
        correct_predictions += 1
 
accuracy = correct_predictions / total_samples
print(f"Quantized Model Accuracy: {accuracy}")

输出：

Quantized Model Accuracy :98.1500%

部署与集成

一旦量化模型经过评估并被认为在准确性和性能方面令人满意，就可以进行部署。部署量化模型通常涉及将其集成到更大的应用程序或服务中。例如，量化的 TFLite 模型可以嵌入到移动应用程序中或用作边缘计算解决方案的一部分。

TensorFlow Lite提供一系列集成选项，包括适用于 Android 和 iOS 的直接 C++ API 集成、适用于特定 ML 任务的 TensorFlow Lite 任务库以及适用于 Google Coral 设备上优化部署的 Edge TPU。

局限性和未来发展

虽然量化是优化深度学习模型的有效技术，但它可能并不适合所有应用。某些模型可能对精度降低很敏感，从而导致精度显着下降。在这种情况下，可能需要先进的量化方法和技术。

模型量化领域在不断发展，研究人员正在积极致力于开发更有效的量化方法。未来的发展可能包括改进的训练后量化技术、支持量化更复杂的模型架构以及量化感知训练与迁移学习的集成。

结论

• TensorFlow Quantization是一套功能强大的工具和技术，可以在不影响准确性的情况下优化深度学习模型以提高效率。
• 通过减少模型的内存占用并提高推理速度，量化模型适合在资源受限的设备上部署，从而使深度学习可供更广泛的应用程序使用。
• 借助 TensorFlow 广泛的量化功能，开发人员和研究人员可以创建和部署满足现实场景需求的高效机器学习模型。