TensorFlow.Python.Framework.Importer实现模型量化的方法与效果评估

TensorFlow提供了tensorflow.contrib.util.quantize模块来实现模型量化（Model Quantization），通过减少模型中权重和激活值的位数来减小模型的大小，提高模型的推理速度。在TensorFlow中，量化可以通过QuantizeAnnotatedGraph和SaveQuantizedWithWeights函数来实现。

QuantizeAnnotatedGraph函数：

def QuantizeAnnotatedGraph(graph_def,
                           input_names,
                           output_names,
                           quant_op=ops.NoOp('QuantizeOp'),
                           dtype_map=None,
                           quant_delay=None,
                           strip_doc_string=False,
                           is_training=True,
                           weight_bits=8,
                           activation_bits=8,
                           use_symmetric_encoding=False,
                           force_remove_fp32_ctr=True,
                           quant_size_bypass_check=None):
    """
    @param graph_def: 输入的GraphDef对象
    @param input_names: 输入的tensor名称列表 
    @param output_names: 输出的tensor名称列表 
    @param quant_op: 量化操作
    @param dtype_map: 要量化的tensor类型映射关系
    @param quant_delay: 在加载后将哪些操作和张量延迟到模型中进行量化
    @param strip_doc_string: 是否移除GraphDef中的文档字符串
    @param is_training: 是否是训练过程
    @param weight_bits: 量化后权重的位数
    @param activation_bits: 量化后激活值的位数
    @param use_symmetric_encoding: 是否使用对称编码
    @param force_remove_fp32_ctr: 是否强制移除FP32控制器
    @param quant_size_bypass_check: 采用绕过检查的定量大小模式
    @return: 量化后的GraphDef对象
    """

SaveQuantizedWithWeights函数：

def SaveQuantizedWithWeights(session, save_path, save_format=None):
    """
    @param session: 当前会话
    @param save_path: 模型保存路径
    @param save_format: 模型保存格式，默认为None则根据save_path文件扩展名自动选择保存格式
    """

量化的过程中，可以通过调整weight_bits和activation_bits参数来设置后量化的权重位数和激活值位数，以及通过use_symmetric_encoding参数来决定是否使用对称编码。其中，对称编码可以通过分别量化正数和负数的方式来减小存储大小。

下面是一个量化模型的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from tensorflow.contrib.util import quantize

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 定义输入数据占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义模型结构
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数和优化器
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 量化前的模型
actual_graph = tf.get_default_graph().as_graph_def()

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for _ in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

    # 量化模型
    quantized_graph = quantize.QuantizeAnnotatedGraph(
        actual_graph,
        input_names=['Placeholder'],
        output_names=['Arcs/add_19'])

    # 保存量化后的模型
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(sess, 'quantized_model/model.ckpt')

该示例中，首先定义了一个在MNIST数据集上训练的简单模型。然后，使用train_step进行训练，并在训练完成后调用QuantizeAnnotatedGraph函数对模型进行量化，以减小模型的大小。最后，通过saver.save保存量化后的模型到指定的路径。

模型量化可以显著减小模型的大小，并提高模型的推理速度。但是，模型量化可能会对模型的精度产生一定的影响。因此，在量化模型之后，需要对量化后的模型进行效果评估，以确保量化后的模型能够满足实际需求。

对于模型的效果评估，可以基于评价指标进行。例如，在分类任务中，可以使用准确率（Accuracy）来评估模型的效果。可以通过加载量化后的模型，并在测试集上进行推理，然后计算模型在测试集上的准确率。

下面是一个评估量化模型效果的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 加载量化模型
with tf.Session() as sess:
    saver = tf.train.import_meta_graph('quantized_model/model.ckpt.meta')
    saver.restore(sess, 'quantized_model/model.ckpt')

    # 获取输入和输出tensor名称
    input_name = 'Placeholder:0'
    output_name = 'Arcs/add_19:0'
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(input_name)
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(output_name)

    # 在测试集上进行推理
    test_images = mnist.test.images[:1000]
    test_labels = mnist.test.labels[:1000]
    test_predictions = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: test_images})

    # 计算准确率
    correct_predictions = tf.equal(tf.argmax(test_predictions, 1), tf.argmax(test_labels, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, tf.float32))
    print("Accuracy:", sess.run(accuracy))

该示例中，首先加载量化后的模型，并通过sess.graph.get_tensor_by_name获取输入和输出tensor的名称和张量。然后，使用sess.run在测试集上进行推理，并计算模型的准确率。最后，通过sess.run打印模型的准确率。

通过以上步骤，可以实现模型量化的方法，并通过评估准确率等指标对量化后的模型效果进行评估。实际应用中，可以根据需求进行调整，并进一步优化模型的推理性能。