create_quant_retrain_config
功能说明
根据图的结构找到所有可重训练的层(包括全连接层(InnerProduct)、卷积层(Convolution dilation为1、filter维度为4)、反卷积层(Deconvolution group为1、dilation为1、filter维度为4)、平均下采样层Pooling(下采样方式为AVE,且非global 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, model_file, weights_file, 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 |
model_file |
输入 |
用户Caffe模型的定义文件,格式为.prototxt。 |
数据类型:string |
weights_file |
输入 |
用户训练好的的Caffe模型权重文件,格式为.caffemodel。 |
数据类型:string |
config_defination |
输入 |
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_caffe/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simple_config_file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
retrain_simple = 'retrain/retrain.cfg' model_file = 'resnet50_train.prototxt' weights_file = 'ResNet-50-model.caffemodel' config_json_file = './config.json' amct.create_quant_retrain_config(config_json_file, model_file, weights_file, retrain_simple)