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)
