create_quant_retrain_config
功能说明
根据图的结构找到所有可重训练的层（全连接层（MatMul，transpose_a=False, transpose_b=False，adjoint_a=False，adjoint_b=False），卷积层(Conv2D)、Depthwise卷积层（DepthwiseConv2dNative，dilation为1）、反卷积层（Conv2DBackpropInput，dilation为1）以及平均下采样层Pooling），自动生成重训练配置文件，并将可重训练层的重训练配置信息写入配置文件。
约束说明
无。
函数原型
create_quant_retrain_config(config_file, graph, config_defination=None)
参数说明
参数名 |
输入/返回值 |
含义 |
使用限制 |
|---|---|---|---|
config_file |
输入 |
待生成的重训练配置文件存放路径及名称。 如果存放路径下已经存在该文件，则调用该接口时会覆盖已有文件。 |
数据类型：string |
graph |
输入 |
用户传入的待量化模型的tf.Graph图。 |
数据类型：tf.Graph |
config_defination |
输入 |
简易配置文件。 基于retrain_config.proto文件生成的简易配置文件quant.cfg， retrain_config.proto文件所在路径为：昇腾模型压缩工具安装目录/amct_tensorflow/proto/retrain_config.proto。 retrain_config.proto文件参数解释以及生成的quant.cfg简易量化配置文件样例请参见简易重训练配置文件说明。 |
默认值为None。 数据类型：string 当取值为None时，使用输入参数生成配置文件；否则，忽略输入的其他量化参数，根据简易重训练配置文件参数config_defination生成json格式的配置文件。 |
返回值说明
无。
函数输出
输出一个json格式的重训练配置文件（重新执行重训练时，该接口输出的重训练配置文件将会被覆盖）。样例如下：
{
"version":1,
"conv1":{
"retrain_enable":true,
"retrain_data_config":{
"algo":"ulq_quantize"
},
"retrain_weight_config":{
"algo":"arq_retrain",
"channel_wise":true
}
},
"conv2_1/expand":{
"retrain_enable":true,
"retrain_data_config":{
"algo":"ulq_quantize"
},
"retrain_weight_config":{
"algo":"arq_retrain",
"channel_wise":true
}
},
"conv2_1/dwise":{
"retrain_enable":true,
"retrain_data_config":{
"algo":"ulq_quantize"
},
"retrain_weight_config":{
"algo":"arq_retrain",
"channel_wise":true
}
},
}
调用示例
PATH, _ = os.path.split(os.path.realpath(__file__)) config_path = os.path.join(PATH, 'resnet50_config.json') simple_config = './retrain/retrain.cfg' graph = tf.compat.v1.get_default_graph() amct.create_quant_retrain_config(config_path, graph, simple_config)
