Tensorflow 2的Quantization Aware Training指南

Tensorflow 2的Quantization Aware Training指南

在低運算資源的平台上，神經網路的計算資源通常會有明顯的限制。為了追求低運算量的神經網路，有兩個常見大方向，一個大方向是透過各種魔改技巧，將最有效率的架構保留下來，包含架構設計 (如MobileNet) 、知識蒸餾 (knowledge distillation) 與網路剪枝 (network pruning) 等等。另一個大方向就就是從神經網路的根本計算著手，將所有運算量子化 (quantization)，使用更低精度的資料表示型態進行計算。

Tensorflow作為各平台最全面支援的深度學習框架之一，提供了不同精度的quantization操作。除了支援直接quantize已訓練網路的post-quantization，也支援了在訓練時模擬低精度運算的training aware quantization (QAT)。QAT是目前quantization方法中，最能維持模型準度的方法之一。

Cover made with Canva  (小圖來源)

Tip

文章難度：★★★☆☆

閱讀建議： 這是一篇 Tensorflow 2或以上版本的 quantization aware training教學。開頭簡單介紹 quantization與 quantization aware training (QAT)，而後主要介紹如何以 Tensorflow 2+的程式風格進行 QAT，後續也介紹了一些目前Tensorflow Model Optimization模組的問題與解決方案 (batch normalization folding與unsupported layers等等)。

推薦背景知識： convolution neural network, edge computing, quantization, quantization aware training, Tensorflow, Tensorflow Lite.

Quantization: Quick Review

所謂的model quantization指的是**將原本使用floating point計算的model **(大多為float32)，在推理時改為使用更小精準度的單位(常見int8或int16)。

如果模型在float32下做訓練，而推理時直接強迫壓縮到低精度 (以下用int8代替)，稱為post-quantization。想當然，這樣的操作容易使網路的預測效果變差。與之對應的是在訓練時模擬int8的行為，實際上運行仍然是保持floating point的狀態，保證梯度的精準。這個模擬動作是來自於在原本的operator上插上將精度的operator (一般稱為fake quantization)，這樣的訓練劇本稱為training aware quantization (QAT)。

全整數推理的quantization邏輯 (資料來源)

目前這樣的劇本大致來自 Google這篇論文 (“Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference” [1])，關於實際的細節有很多，就不在這篇文章多提。

Quantization Aware Training (QAT) on Tensorflow 2

在大多數的靜態圖框架上quantization aware training (QAT) 的作法都是先定義好原本的model，再將這個model中的operator插上額外的fake quantization operator，讓訓練的過程中保持計算為浮點數，卻可以近似模擬部屬(deployment) 時quantized的行為。

在Tensorflow 2 (TF2) 中，quantization aware training (QAT) 實作於Tensorflow Model Optimization (TFMOT) 這包library中，繼承了TF2與Keras物件概念上不可分割的邏輯，要直接使用官方支援的QAT方法必須使用Keras物件。基本上分為layer level與model level的quantized model轉換。

這邊要先特別說一件事情，截至今日 (2020.11.19) TFMOT的 QAT不支援 Keras subclass model的寫法，所有要被轉換的 keras model都要使用 Keras functional API 。

直接轉換整個Keras model，是操作上最簡單的方法。首先，先使用Keras functional API建立一個Keras model，不論是keras.Sequential或是keras.Model(inputs, outputs)都可以。

接下來直接使用quantize_model 來轉換整個Keras model，這個function會自動在對應的operator前後插上fake quantization的operator。

Layer成功轉換後，除了在Tensorboard上可以看到額外的fake quantization operator外，layer name上也會被刻上quant_的註記。

有的時候並不是整個Keras model都需要被quantized，可能有些layer不適合被、不需要或者設計上不想要quantized，就可以使用quantize_annotate_layer的方法*。*

這樣我們就能控制要被quantized的layers，比如在這個例子中，只有dense layer要被quantized，而convolution則是保持原本的精度。

其實建模時就可以直接調用quantize_annotate_layer來強制建立有 fake quantization行為的 layer，但是這樣的 layer在命名上會被強制加上quant_這會使得預載 pretrain weights變得複雜。而clone_model就是一個複製 Keras模型，並提供一個 transform mapping的機制。使用clone_model就可以先建立模型，預載參數，再執行 quantization model的轉換。

經驗指出，加入fake quantization的網路訓練狀況比較不穩定，特別是在前期容易走到不可挽回的地方，因此大多數人在訓練的時候會在一開始關閉fake quantization的行為，或是先在floating point下訓練模型，而後才在quantization aware training的情況下finetune。

在Tensorflow 2這個的實作要在將model轉為quantization之前，也就是調用quantize_model或是quantize_annotate_layer之前。

Batch normalization在quantization inference時有個細節。在實際上deploy model時，大多數的情況 (比如說Tensorflow Lite) 會將convolution + batch normalization + activation這三個組合成一個新的operator。實際上batch normalization的參數會藏到convolution中，這個動作就稱為batch normalization folding。

Batch normalization folding的實際操作 (資料來源)

截至今日 (2020.11.19) TFMOT的 QAT只支援 Conv2D與 DepthwiseConv2D的 batch normalization folding，而且必須放在這兩個 layer的正後方，中間不可以有任何其他的 operator或 activation。

Advance: Not Supported Layers

一個在TF2的QAT中一個常見的問題是有許多layer官方不支援，如果使用到了會直接報錯，比如說簡單的Upsampling2D。考慮以下一個簡單的model：

比起剛剛的model只是多了一個Upsampling2D，然而在使用model based的quantization轉換時，不論是quantize_model或是quantize_apply都是無法通過的。

目前官方支援的 layer可以參考TFMOT的 whitelists 。

以interpolation=”nearest”的Upsampling2D來說，這邊其實不需要任何quantization操作，但是TFMOT會檢查所有的layer都是他預設認識的layer才會讓這個model通過轉換。

這時候就需要QuantizeConfig來協助TFMOT認識這個layer，QuantizeConfig` 描述了這個layer實際在quantized下的行為，以及要如何進行fake quantization。比如說以下是Dense使用的QuantizeConfig，裡面定義了怎麼拿weight與activation輸出，並且設定對應使用使用的quantizer。

而interpolation=”nearest”的Upsampling2D事實上不需要任何fake quantization的操作，所以可以直接調用官方寫好的NoOpQuantizeConfig，一個完全空白的QuantizeConfig。

在轉換model時，要使用前面說的convert annotated layers的方法，並且使用QuantizeConfig 標註不支援的layer。在轉換model時，使用額外的scope告知TFMOT有哪些額外的QuantizeConfig 需要被考慮。

以下是一些關於quantization aware training與Tensorflow 2的額外筆記，為了避免內容過於冗長，簡單條列於此：

  1. 如果是float32到int8的quantization，可以提供大約近四倍 (理論值) 到至多十多倍 (配合Hexagon具備向量加速的晶片) 的推理速度。
  2. 使用clone_model搭配quantize_annotate_layer與quantize_apply是目前最穩定泛用的組合。
  3. Load pretrain weights不是必須，但是可以讓QAT變得更加穩定。
  4. 截至目前 (2020.11.19)，BatchNormalization一定要放在Conv2D或是DepthwiseConv2D的正後方。Conv2DTranspose(deconvolution) 目前是不支援batch normalization folding，建議暫時改用resize或upsample後接convolution。
  5. 截至目前 (2020.11.19) TFMOT的QAT不支援Keras subclass model的寫法，建議完全採用Keras functional API。
  6. 沒事盡量不要寫custom Keras layer，盡量使用functional API接法，重複常用的客製的layer可以用function銜接或是自己寫假的Keras layer。

好了～這篇文章就先到這。Tensorflow 2其實在大改版後，尚未到一個非常穩定的狀態，在quantization這邊也幾乎都由不同團隊進行模組的設計與維護，相信用過的人都會覺得還有很多的雷要採。不過事實上目前的QAT設計確實與Keras物件融合得不錯，搭配Tensorflow Lite的轉換也是相當輕鬆愉快，後續的許多支持就等待官方隨著時間陸續發布吧！

這篇文章使用的程式碼都可以在這個Colab中找到，有興趣可以自行調閱。

Reference

  1. Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference[CVPR 2018]
  2. Quantizing deep convolutional networks for efficient inference: A whitepaper[arXiv 2018]
  3. Quantization aware training comprehensive guide[Tensorflow Official]
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