AutoCompression自动压缩功能
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AutoCompression
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.. py:class:: paddleslim.auto_compression.AutoCompression(model_dir, model_filename, params_filename, save_dir, strategy_config, train_config, train_dataloader, eval_callback, devices='gpu')

`源代码 <https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/auto_compression/auto_compression.py#L32>`_

根据指定的配置对使用 ``paddle.jit.save`` 接口或者 ``paddle.static.save_inference_model`` 接口保存的推理模型进行压缩。

**参数: **

- **model_dir(str)** - 需要压缩的推理模型所在的目录。
- **model_filename(str)** - 需要压缩的推理模型文件名称。
- **params_filename(str)** - 需要压缩的推理模型参数文件名称。
- **save_dir(str)** - 压缩后模型的所保存的目录。
- **strategy_config(dict)** - 使用的压缩策略。字典的关键字必须在: ``Quantization`` (量化配置, 可配置的参数参考 `<>`_ ), ``Distillation`` (蒸馏配置, 可配置的参数参考 `<>`_), 
                     ``MultiTeacherDistillation`` (多teacher蒸馏配置, 可配置的参数参考 `<>`_), ``HyperParameterOptimization`` (超参搜索配置, 可配置的参数参考 `<>`_), 
                     ``Prune`` (剪枝配置, 可配置的参数参考 `<>`_), ``UnstructurePrune`` (非结构化稀疏配置, 可配置的参数参考 `<>`_) 之间选择。目前关键字只支持以下几种配置:
                         1) ``Quantization`` & ``HyperParameterOptimization``: 离线量化超参搜索策略;
                         2) ``Quantization`` & ``Distillation``: 量化训练和蒸馏的策略;
                         3) ``Prune`` & ``Distillation``: 结构化剪枝和蒸馏的策略;
                         4) ``UnstructurePrune`` & ``Distillation``: 非结构化稀疏和蒸馏的策略;
                         5) ``Distillation``: 单独单蒸馏策略;
                         6) ``MultiTeacherDistillation``: 多teacher蒸馏策略。
                     每种配置的具体参数信息可以参考：。
- **train_config(dict)** - 训练配置。可以配置的参数请参考: `<>`_ 。注意：如果选择离线量化超参搜索策略的话， ``train_config`` 直接设置为 ``None`` 即可。
- **train_dataloader(paddle.io.DataLoader)** - 训练数据迭代器。注意：如果选择离线量化超参搜索策略的话, ``train_dataloader`` 和 ``eval_callback`` 设置相同的数据读取即可。
- **eval_callback(paddle.io.DataLoader|function)** - eval回调函数和测试数据迭代器之间必须传入一个，如果传入回调函数，则使用回调函数判断模型训练情况, 回调函数的写法参考： `<>`_ 。如果传入测试数据迭代器，则使用 ``EMD`` 距离判断压缩前后模型之间的差别，目前仅支持离线量化超参搜索使用这种方式判断压缩前后模型的压缩。
- **devices(str)** - 确定特定的运行设备，可以是 ``cpu`` , ``gpu``, ``npu``, ``gpu:x``, ``xpu:x``, ``npu:x`` 。其中， ``x`` 是GPU, XPU 或者是NPU的编号。默认: ``gpu`` 。

**返回：** 一个AutoCompression类的实例。

**示例代码：**

```shell

   import paddle
   from paddleslim.auto_compression import AutoCompression
   default_qat_config = {
       "quantize_op_types": ["conv2d", "depthwise_conv2d", "mul"],
       "weight_bits": 8,
       "activation_bits": 8,
       "is_full_quantize": False,
       "not_quant_pattern": ["skip_quant"],
   }

   default_distill_config = {
       "distill_loss": args.distill_loss,
       "distill_node_pair": args.distill_node_pair,
       "distill_lambda": args.distill_lambda,
       "teacher_model_dir": args.teacher_model_dir,
       "teacher_model_filename": args.teacher_model_filename,
       "teacher_params_filename": args.teacher_params_filename,
   }
   train_dataloader = Cifar10(mode='train')
   eval_dataloader = Cifar10(mode='eval')
   ac = AutoCompression(model_path, model_filename, params_filename, save_dir, \
                        strategy_config="Quantization": Quantization(**default_ptq_config), 
                        "HyperParameterOptimization": HyperParameterOptimization(**default_hpo_config)}, \
                        train_config=None, train_dataloader=train_dataloader, eval_callback=eval_dataloader,devices='gpu')

```
 

.. py:method:: paddleslim.auto_compression.AutoCompression.compress()

开始进行压缩。


TrainConfig
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训练超参配置。

**参数：**

- **epochs(int)** - 训练的轮数，表明当前数据集需要训练几次。
- **learning_rate(float|LRScheduler)** - 模型优化过程中的学习率。
- **optimizer(str)** - 使用的优化器，需要是 ``paddle.optimizer`` 中优化器的名字, 例如: ``SGD`` 。
- **optim_args(dict)** - 优化器参数。可以指定以下参数：
                        ``grid_clip`` ，指名使用的梯度裁剪的方法，需要是 ``paddle.nn`` 中梯度裁剪的类的名字，例如:  ``ClipGradByValue`` 等。 
                        ``grad_clip_args`` ，梯度裁剪方法中的参数，例如：梯度裁剪选择的方式为 ``ClipGradByValue`` ，那么 ``grad_clip_args`` 可以设置的参数为 ``max`` 和 ``min`` ，参考: `ClipGradByValue <https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/nn/ClipGradByValue_cn.html#clipgradbyvalue>`_ 。
                        其他优化器中可能需要的参数，例如: ``beta1``, ``beta2``, ``apply_decay_param_fun`` 等，参考: `AdamW <https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/optimizer/AdamW_cn.html#adamw>`_ 。

- **eval_iter(int)** - 训练多少batch的数据进行一次测试。
- **logging_iter(int)** - 训练多少batch的数据进行一次打印。
- **origin_metric(float)** - 要压缩的推理模型的原始精度，可以用来判断实现的eval function是否有问题, 默认： ``None`` 。
- **target_metric(float, optional)** - 如果训练过程中压缩后模型达到了要求的精度，即退出训练，返回当前达到精度的模型，若没有设置该参数，则训练完设置的epochs数量, 默认： ``None`` 。
- **use_fleet(bool, optional)** - 是否使用fleet api去进行分布式训练，默认： ``None`` 。
- **amp_config(dict, optional)** - 如果使用混合精度训练的话，需要配置本参数。参数按照以下规则进行配置：
                                 1) 若不使用fleet api: 
                                     a) 使用 `静态图AMP-O1功能 <https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/01_paddle2.0_introduction/basic_concept/amp_cn.html#id2>`_ , 需要配置: ``custom_white_list``, ``custom_black_list``, ``custom_black_varnames`` 参数。
          			     b) 使用 `静态图AMP-O2功能 <https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/01_paddle2.0_introduction/basic_concept/amp_cn.html#id3>`_ , 则需要配置: ``use_pure_fp16`` 和 ``use_fp16_guard`` 参数。
                                 2) 使用fleet api:
                                     参考接口： `amp_config <https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/distributed/fleet/DistributedStrategy_cn.html#amp_configs>`_ 来进行相对应的参数配置。
- **recompute_config(dict, optional)** - 使用fleet api的前提下可以使用recompute显存优化逻辑。参数按照fleet 接口中所描述的进行配置： `recompute_configs <https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/distributed/fleet/DistributedStrategy_cn.html#recompute_configs>`_ 。
- **sharding_config(dict, optional)** - 使用fleet api的前提下可以使用sharding 策略。参数按照fleet 接口中所描述的进行配置： `sharding_configs <https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/distributed/fleet/DistributedStrategy_cn.html#sharding_configs>`_ 。


Quantization
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量化配置。

**参数：**

- **quantize_op_types(list[str])** - 需要进行量化的 op 类型。 
- **weight_bits(int)** - 参数量化bit数。
- **activation_bits(int)** - 激活量化bit数。
- **is_full_quantize(bool)** - 是否量化所有可支持op类型。
- **not_quant_pattern(str|list[str])** - 所有 ``name_scope`` 包含 ``'not_quant_pattern'`` 字符串的 op 都不量化, 设置方式请参考 `fluid.name_scope <https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/fluid_cn/name_scope_cn.html#name-scope>`_ 。

Distillation
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蒸馏配置。

**参数：**

- **distill_loss(str|list[str])** - 蒸馏损失名字，可以设置的损失类型为paddleslim中支持的蒸馏损失，可选的损失函数有: ``fsp_loss``, ``l2_loss``, ``soft_label_loss`` 。如果您需要其他损失函数，可以暂时通过向 `蒸馏损失文件<https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/dist/single_distiller.py>`_ z中添加相应的损失函数计算，或者通过提issue的方式我们来协助解决。
。
- **distill_node_pair(list[str])** - 蒸馏节点名字列表，每两个节点组成一对，分别属于教师模型和学生模型。
- **distill_lambda(float|list[float])** - 每一个蒸馏损失的权重，长度需要和 ``distill_loss`` 的长度保持一致。
- **teacher_model_dir(str)** - 教师模型的目录。
- **teacher_model_filename(str)** - 教师模型的模型文件名字。
- **teacher_params_filename(str)** - 教师模型的参数文件名字。
- **merge_feed(bool)** - 蒸馏过程是否需要共享同一个输入数据。默认： ``True`` 。


MultiTeacherDistillation
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多teacher蒸馏配置。

**参数：**

- **distill_loss(list[str])** - 蒸馏损失名字，可以设置的损失类型为paddleslim中支持的蒸馏损失，可选的损失函数有: ``fsp_loss``, ``l2_loss``, ``soft_label_loss`` 。如果您需要其他损失函数，可以暂时通过向 `蒸馏损失文件<https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/dist/single_distiller.py>`_ z中添加相应的损失函数计算，或者通过提issue的方式我们来协助解决。
。
- **distill_node_pair(list[list[str]])** - 蒸馏节点名字嵌套列表，教师模型的个数和外部列表的长度需要保持一致。每一个列表代表一个教师模型和学生模型直接的蒸馏节点，其中每两个节点组成一对，分别属于教师模型和学生模型。
- **distill_lambda(list[float])** - 每一个蒸馏损失的权重，长度需要和 ``distill_loss`` 的长度保持一致。
- **teacher_model_dir(list[str])** - 教师模型的目录列表。
- **teacher_model_filename(list[str])** - 教师模型的模型文件名字列表。
- **teacher_params_filename(list[str])** - 教师模型的参数文件名字列表。
- **merge_feed(bool)** - 蒸馏过程是否需要共享同一个输入数据。默认： ``True`` 。


HyperParameterOptimization
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超参搜索搜索空间配置。

.. note::

目前超参搜索仅支持对离线量化算法进行搜索，所以搜索空间配置都是和离线量化相关的配置。

**参数：**

- **ptq_algo(str|list[str])** - 离线量化算法，可为 ``KL``，``mse``, ``'hist``， ``avg``，或者 ``abs_max`` ，该参数仅针对激活值的量化。
- **bias_correct(bool|list[bool])** - 是否使用 bias correction 算法。
- **weight_quantize_type(str|list[str])** - weight的量化方式，可选 ``abs_max`` 或者 ``channel_wise_abs_max`` 。
- **hist_percent(float|list[float])** - ``hist`` 方法的百分位数，设置类型为列表的话，列表中的最大最小值会作为上下界，在上下界范围内进行均匀采样。
- **batch_num(int|list[int])** - 迭代次数, 设置类型为列表的话，列表中的最大最小值会作为上下界，在上下界范围内进行均匀采样。
- **max_quant_count(int)** - 超参搜索运行的最大轮数, 默认：20。

PruneConfig
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裁剪配置。

**参数：**

- **prune_algo(str)** - 裁剪算法，可设置为: ``prune`` 或者 ``asp`` 。 ``prune`` 暂时只支持对视觉模型进行压缩， ``asp`` 裁剪暂时只支持对 ``FC`` 进行压缩。
- **pruned_ratio(float)** - 裁剪比例。
- **prune_params_name(list[str])** - 参与裁剪的参数的名字。
- **criterion(str)** - 裁剪算法设置为 ``prune`` 时，评估一个卷积层内通道重要性所参考的指标。目前支持 ``l1_norm``, ``bn_scale``, ``geometry_median`` 。

UnstructurePrune
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非结构化稀疏配置。

**参数：**

- **prune_strategy(str, optional)** - 是否使用 ``GMP`` 方式做非结构化稀疏，设置为 ``None`` 的话则不使用 ``GMP`` 进行非结构化稀疏训练，设置为 ``gmp`` 的话则使用 ``GMP`` 进行非结构化稀疏训练。默认：None。
- **prune_mode(str)** - 稀疏化的模式，目前支持的模式有： ``ratio`` 和 ``threshold`` 。在 ``ratio`` 模式下，会给定一个固定比例，例如0.55，然后所有参数中重要性较低的50%会被置0。类似的，在 ``threshold`` 模式下，会给定一个固定阈值，例如1e-2，然后重要性低于1e-2的参数会被置0。
- **threshold(float)** - 稀疏化阈值期望，只有在 ``prune_mode = threshold`` 时才会生效。
- **prune_ratio(float)** - 稀疏化比例期望，只有在 mode== ``ratio`` 时才会生效。
- **gmp_config(dict, optional)** - 使用 ``GMP`` 模式做非结构化稀疏时，需要传入的特殊配置，可以包括以下配置：
                                  ``prune_steps(int)`` - 迭代训练多少iteration后，改变稀疏比例。
                                  ``initial_ratio(float)`` - 初始的稀疏比例。
                                  其它配置可以参考非结构化稀疏接口中 `configs参数 <https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/docs/zh_cn/api_cn/static/prune/unstructured_prune_api.rst#gmpunstrucuturedpruner>`_ 的配置。
- **prune_params_type(str)** - 用以指定哪些类型的参数参与稀疏。目前只支持 ``None`` 和 ``conv1x1_only`` 两个选项，后者表示只稀疏化1x1卷积。而前者表示稀疏化除了归一化的参数。
- **local_sparsity(bool)** - 剪裁比例（ratio）应用的范围： ``local_sparsity`` 开启时意味着每个参与剪裁的参数矩阵稀疏度均为 ``ratio`` ， 关闭时表示只保证模型整体稀疏度达到 ``ratio`` ，但是每个参数矩阵的稀疏度可能存在差异。
