Update model_quantization (#2116)

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@@ -5,14 +5,29 @@ title: 模型量化
 * TOC
 {:toc}
 
-Paddle-Lite支持加载运行[PaddlePaddle框架](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle)量化训练产出的模型。本文主要介绍如何基于PaddlePaddle和Paddle-Lite对模型进行端到端的量化训练和推理执行。PaddlePaddle框架中所使用的量化训练原理请猛戳[此处](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleSlim/docs/tutorial.md#1-quantization-aware-training%E9%87%8F%E5%8C%96%E4%BB%8B%E7%BB%8D)。如果您是初次接触PaddlePaddle框架，建议首先学习[新人入门](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.5/beginners_guide/index_cn.html)和[使用指南](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.5/user_guides/index_cn.html)。
-> 备注：本文中所使用的模型量化示例均为MobileNetV1。
+本文主要介绍使用PaddlePaddle和Paddle-Lite对模型进行端到端的量化训练和推理执行，模型示例为MobileNetV1。
 
-### 一、使用PaddleSlim模型压缩工具获取量化模型
-**用户须知**: 现阶段的量化训练主要针对卷积层（包括二维卷积和Depthwise卷积）以及全连接层进行量化。卷积层和全连接层在PaddlePaddle框架中对应算子包括conv2d、depthwise_conv2d和mul等。量化训练会对conv2d、depthwise_conv2d和mul进行量化操作，且要求它们的输入中必须包括激活和参数两部分。
+目前，PaddlePaddle框架的量化训练主要针对卷积层（包括二维卷积和Depthwise卷积）、全连接层和Pool2D（Max类型），对应算子是conv2d、depthwise_conv2d、mul和Pool2D，更多量化训练的原理请参考[文档](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleSlim/docs/tutorial.md#1-quantization-aware-training%E9%87%8F%E5%8C%96%E4%BB%8B%E7%BB%8D)。Paddle-Lite支持运行PaddlePaddle框架量化训练产出的模型，可以进一步加快模型在移动端的执行速度。
 
-#### 1. 安装PaddlePaddle
-根据操作系统、安装方式、Python版本和CUDA版本，按照[官方说明](https://paddlepaddle.org.cn/start)安装PaddlePaddle1.5.1版本。例如：
+温馨提示：如果您是初次接触PaddlePaddle框架，建议首先学习[新人入门](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.5/beginners_guide/index_cn.html)和[使用指南](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.5/user_guides/index_cn.html)。
+
+## 准备量化模型
+
+您可以选择下载训练好的量化模型，或者使用PaddleSlim模型压缩工具训练得到量化模型。
+
+### 下载量化模型
+
+官方发布了[MobileNetV1量化模型](https://paddle-inference-dist.bj.bcebos.com/int8%2Fpretrain%2Fmobilenet_v1_quant%2Ffloat.zip)，直接下载到本地。
+
+```bash
+wget https://paddle-inference-dist.bj.bcebos.com/int8%2Fpretrain%2Fmobilenet_v1_quant%2Ffloat.zip
+```
+
+### 使用PaddleSlim模型压缩工具训练量化模型
+
+#### 安装PaddlePaddle
+
+根据操作系统、安装方式、Python版本和CUDA版本，按照[官方说明](https://paddlepaddle.org.cn/start)安装1.5.1版本的PaddlePaddle。例如：
 
 Ubuntu 16.04.4 LTS操作系统，CUDA9，cuDNN7，GPU版本安装:
 ```bash
@@ -24,20 +39,23 @@ Ubuntu 16.04.4 LTS操作系统，CPU版本安装:
 pip install paddlepaddle==1.5.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
 ```
 
-#### 2. 克隆量化训练所需的代码库
-克隆[PaddlePaddle/models](https://github.com/PaddlePaddle/models)到本地，并进入models/PaddleSlim路径。执行如下命令：
+#### 克隆量化训练所需的代码库
+
+克隆[PaddlePaddle/models](https://github.com/PaddlePaddle/models)到本地，并进入models/PaddleSlim路径。
+
 ```bash
 git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git
 cd models/PaddleSlim
 ```
 
-#### 3. 数据准备
-##### 3.1 训练数据准备
-参考[models/PaddleCV/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/image_classification#data-preparation)下的数据准备教程准备训练数据，并放入PaddleSlim/data路径下。
+#### 数据准备
+##### 训练数据准备
+
+参考[models/PaddleCV/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/image_classification#data-preparation)中的数据准备教程，下载训练数据，并且保存到PaddleSlim/data路径下。
 
-##### 3.2 预训练模型准备
+##### 预训练模型准备
 
-脚本run.sh会自动从[models/PaddleCV/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleCV/image_classification#supported-models-and-performances)下载MobileNetV1的预训练模型，并放入PaddleSlim/pretrain路径下。
+参考/models/PaddleSlim/run.sh脚本， 从[models/PaddleCV/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleCV/image_classification#supported-models-and-performances)下载MobileNetV1的预训练模型，并保存到PaddleSlim/pretrain路径下。
 
 经过以上三步，PaddleSlim目录下的文件结构如下所示：
 
@@ -62,10 +80,11 @@ cd models/PaddleSlim
 └── utility.py # 定义了常用的工具方法
 ```
 
-#### 4. 压缩脚本介绍
+#### 压缩脚本介绍
+
 在`compress.py`中定义了执行压缩任务需要的所有模型相关的信息，这里对几个关键的步骤进行简要介绍：
 
-##### 4.1 目标网络的定义
+##### 目标网络的定义
 
 compress.py的以下代码片段定义了train program, 这里train program只有前向计算操作。
 ```python
@@ -84,7 +103,7 @@ val_program = fluid.default_main_program().clone()
 
 定义完目标网络结构，需要对其初始化，并根据需要加载预训练模型。
 
-##### 4.2  定义feed_list和fetch_list
+##### 定义feed_list和fetch_list
 对于train program, 定义train_feed_list用于指定从train data reader中取的数据feed给哪些variable。定义train_fetch_list用于指定在训练时，需要在log中展示的结果。如果需要在训练过程中在log中打印accuracy信心，则将('acc_top1', acc_top1.name)添加到train_fetch_list中即可。
 ```python
 train_feed_list = [('image', image.name), ('label', label.name)]
@@ -100,8 +119,8 @@ val_feed_list = [('image', image.name), ('label', label.name)]
 val_fetch_list = [('acc_top1', acc_top1.name), ('acc_top5', acc_top5.name)]
 ```
 
-##### 4.3 Compressor和量化配置文件
-I. `compress.py`主要使用Compressor和yaml文件完成对模型的量化训练工作。Compressor类的定义如下：
+##### Compressor和量化配置文件
+`compress.py`主要使用Compressor和yaml文件完成对模型的量化训练工作。Compressor类的定义如下：
 ```python
 class Compressor(object):
     def __init__(self,
@@ -127,7 +146,7 @@ class Compressor(object):
 * 最终保存的量化模型是在eval_program网络基础上进行剪枝保存的。所以，如果用户希望最终保存的模型可以用于inference, 则eval program需要包含推理阶段需要的各种operators.
 * checkpoint保存的是float数据类型的模型。
 
-II. `configs/quantization.yaml`量化配置文件示例如下：
+`configs/quantization.yaml`量化配置文件示例如下：
 
 ```python
 version: 1.0
@@ -173,7 +192,7 @@ compressor:
 > 
 > 3）**目前，Paddle-Lite仅支持运行weight量化方式使用`abs_max`且activation量化方式使用`moving_average_abs_max`或`range_abs_max`产出的量化模型**。
 
-#### 5. 执行int8量化训练
+#### 执行int8量化训练
 
 修改run.sh，即注释掉`# enable GC strategy`与`# for sensitivity filter pruning`之间的内容并打开`#for quantization`相关的脚本命令（所需打开注释的命令如下所示）。
 
@@ -190,73 +209,47 @@ python compress.py \
 ```
 最后，运行`sh run.sh`命令开始int8量化训练。
 
-### 二、使用Paddle-Lite运行量化模型推理
-上述量化训练过程完成后，若用户按照本文中所述`configs/quantization.yaml`文件内容配置的模型输出路径，则可在models/PaddleSlim/output目录下看到`float`、`int8`和`mobile`三个目录，其中：
+上述量化训练过程完成后，若按照本文中所述`configs/quantization.yaml`文件内容配置的模型输出路径，则可在models/PaddleSlim/output目录下看到`float`、`int8`和`mobile`三个目录，其中：
 * float目录: 参数范围为int8范围但参数数据类型为float32的量化模型。Paddle-Lite即使用该目录下的模型文件及参数进行量化模型的部署。
 * int8目录: 参数范围为int8范围且参数数据类型为int8的量化模型。
 * mobile目录：参数特点与int8目录相同且兼容paddle-mobile的量化模型（目前paddle-mobile已升级为Paddle-Lite）。
 
-#### 1. 在手机端准备量化模型文件
-这里我们主要使用float目录下的模型文件（用户亦可以选择使用官方已经预训练好的MobileNetV1量化模型，[点击此处](https://paddle-inference-dist.bj.bcebos.com/int8%2Fpretrain%2Fmobilenet_v1_quant%2Ffloat.zip)进行下载）。
-使用如下命令将float目录下的量化模型文件导入到手机端：
+## 使用Paddle-Lite运行量化模型推理
 
-```bash
-adb shell mkdir -p /data/local/tmp/mobilenet_v1_quant
-adb push float/* /data/local/tmp/mobilenet_v1_quant
-```
+### 使用模型优化工具对量化模型进行优化
 
-#### 2. 使用模型优化工具对量化模型进行优化
-克隆[PaddlePaddle/Paddle-Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)到本地（注意执行以下所有命令时均默认Paddle-Lite源码文件夹在当前目录下）。根据[Docker开发环境的配置说明文档](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/wiki/source_compile#1-docker%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%8E%AF%E5%A2%83)准备Paddle-Lite编译环境。若用户按照文档配置docker编译环境，则进入docker容器可看到宿主机端的Paddle-Lite源码文件夹被映射挂载到容器的/Paddle-Lite目录下。在docker容器中执行以下编译命令：
+接下来，使用float目录下的模型文件，生成适合在移动端直接部署的量化模型。
 
+参考[源码编译](../source_compile)配置编译环境，确保可以编译成功。参考[模型转化方法](../model_optimize_tool)，首先编译model_optimize_tool工具，然后执行下面命令对量化训练的模型进行优化（注意，需要自行修改model_file、param_file和optimize_out）。
 ```bash
-cd /Paddle-Lite
-./lite/tools/build.sh             \
-   --arm_os=android               \
-   --arm_abi=armv8                \
-   --arm_lang=gcc                 \
-   --android_stl=c++_static       \
-   full_publish
+./model_optimize_tool                         \
+--model_file=mobilenet_v1_quant/float/model   \
+--param_file=mobilenet_v1_quant/float/weights \
+--optimize_out_type=naive_buffer              \
+--optimize_out=mobilenet_v1_quant_opt         \
+--valid_targets=arm                           \
+--prefer_int8_kernel=true
 ```
 
-* 编译完成后退出docker容器，模型优化工具model\_optimize\_tool在宿主机的存放位置为`Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/lite/api/model_optimize_tool`。此时，目录结构如下所示：
-```bash
-Paddle-Lite/
-|-- build.lite.android.armv8.gcc
-|   |-- lite
-|   |   |-- api
-|   |   |   |-- model_optimize_tool
-```
-* 在宿主机执行如下命令将`model_optimize_tool`文件导入到手机端。
+如前所述，量化训练后，float目录下的模型参数范围为int8，但参数数据类型仍为float32类型，这样确实没有起到模型参数压缩的效果。但是，经过model\_optimize\_tool工具优化后对应的量化参数均会以int8类型重新存储达到参数压缩的效果，且模型结构也被优化（如进行了各种operator fuse操作）。
 
-```bash
-adb push Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/lite/api/model_optimize_tool /data/local/tmp
-```
+### 在手机端准备量化模型文件
+
+使用如下命令将mobilenet_v1_quant_opt目录下的量化模型文件导入到手机端：
 
-* 在宿主机执行如下命令，完成对量化训练模型的优化，产生适合在移动端直接部署的量化模型。
 ```bash
-adb shell rm -rf /data/local/tmp/mobilenet_v1_quant_opt
-adb shell chmod +x /data/local/tmp/model_optimize_tool
-adb shell /data/local/tmp/model_optimize_tool                 \
---model_file=/data/local/tmp/mobilenet_v1_quant/model         \
---param_file=/data/local/tmp/mobilenet_v1_quant/weights       \
---optimize_out_type=naive_buffer                              \
---optimize_out=/data/local/tmp/mobilenet_v1_quant_opt         \
---valid_targets=arm                                           \
---prefer_int8_kernel=true
+adb push mobilenet_v1_quant_opt /data/local/tmp
 ```
-model\_optimize\_tool的详细使用方法请猛戳[此处](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/wiki/model_optimize_tool#%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%96%B9%E6%B3%95)。
-
-> 备注：如前所述，量化训练后，float目录下的模型参数范围为int8，但参数数据类型仍为float32类型，仅这样确实没有起到模型参数压缩的效果。但是，经过model\_optimize\_tool工具优化后对应的量化参数均会以int8类型重新存储达到参数压缩的效果，且模型结构也被优化（如进行了各种operator fuse操作）。
 
-#### 3. 使用mobilenetv1\_light\_api运行优化后的量化模型
+### 使用mobilenetv1\_light\_api运行优化后的量化模型
 
-在docker容器中执行如下命令获取Paddle-Lite轻量级API的demo：
+参考[源码编译](../source_compile)配置编译环境后，在Paddle-Lite执行如下命令获取轻量级API的demo：
 
 ```bash
 cd /Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/demo/cxx/mobile_light
 make clean && make -j
 ```
-执行完上述命令后退出docker容器，并可在宿主机`Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/demo/cxx/mobile_light/`路径下看到`mobilenetv1_light_api`可执行文件。将`mobilenetv1_light_api`导入到手机端并运行量化模型推理。执行命令如下：
+执行完上述命令后，可在`Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/demo/cxx/mobile_light/`路径下看到`mobilenetv1_light_api`可执行文件。将`mobilenetv1_light_api`导入到手机端并运行量化模型推理。执行命令如下：
 
 ```bash
 adb push Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/demo/cxx/mobile_light/mobilenetv1_light_api /data/local/tmp
@@ -278,9 +271,9 @@ Output[700]: 0.002509
 Output[800]: 0.000538
 Output[900]: 0.000969
 ```
-在C++中使用Paddle-Lite API的方法请猛戳[此处](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/wiki/demos#如何在代码中使用-api)，用户也可参考[mobilenetv1_light_api.cc](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/blob/develop/lite/demo/cxx/mobile_light/mobilenetv1_light_api.cc)的代码示例。
+在C++中使用Paddle-Lite API的方法请猛戳[此处](../cpp_demo)，用户也可参考[mobilenetv1_light_api.cc](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/blob/develop/lite/demo/cxx/mobile_light/mobilenetv1_light_api.cc)的代码示例。
 
-### 三、FAQ
+## FAQ
 
 **问题**：Compiled with WITH_GPU, but no GPU found in runtime