本示例将介绍如何使用PaddleSlim蒸馏接口来对模型进行蒸馏训练。

## 接口介绍

请参考蒸馏API文档。

## PaddleSlim蒸馏训练流程

一般情况下，模型参数量越多，结构越复杂，其性能越好，但运算量和资源消耗也越大。知识蒸馏 就是一种将大模型学习到的有用信息（Dark Knowledge）压缩进更小更快的模型，而获得可以匹敌大模型结果的方法。

在本示例中精度较高的大模型被称为teacher，精度稍逊但速度更快的小模型被称为student。

### 1. 定义student_program

     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
    10
    11

    student_program = fluid.Program()
    student_startup = fluid.Program()
    with fluid.program_guard(student_program, student_startup):
        image = fluid.data(
            name='image', shape=[None] + [3, 224, 224], dtype='float32')
        label = fluid.data(name='label', shape=[None, 1], dtype='int64')
        # student model definition
        model = MobileNet()
        out = model.net(input=image, class_dim=1000)
        cost = fluid.layers.cross_entropy(input=out, label=label)
        avg_cost = fluid.layers.mean(x=cost)

### 2. 定义teacher_program

在定义好`teacher_program`后，可以一并加载训练好的pretrained_model。

在`teacher_program`内需要加上`with fluid.unique_name.guard():`，保证teacher的变量命名不被`student_program`影响，从而能够正确地加载预训练参数。

     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18

    teacher_program = fluid.Program()
    teacher_startup = fluid.Program()
    with fluid.program_guard(teacher_program, teacher_startup):
        with fluid.unique_name.guard():
            image = fluid.data(
                name='data', shape=[None] + [3, 224, 224], dtype='float32')
            # teacher model definition
            teacher_model = ResNet()
            predict = teacher_model.net(image, class_dim=1000)
    exe.run(teacher_startup)
    def if_exist(var):
        return os.path.exists(
            os.path.join("./pretrained", var.name)
    fluid.io.load_vars(
        exe,
        "./pretrained",
        main_program=teacher_program,
        predicate=if_exist)

### 3.选择特征图

定义好`student_program`和`teacher_program`后，我们需要从中两两对应地挑选出若干个特征图，留待后续为其添加知识蒸馏损失函数。

     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18

    # get all student variables
    student_vars = []
    for v in student_program.list_vars():
        try:
            student_vars.append((v.name, v.shape))
        except:
            pass
    print("="*50+"student_model_vars"+"="*50)
    print(student_vars)
    # get all teacher variables
    teacher_vars = []
    for v in teacher_program.list_vars():
        try:
            teacher_vars.append((v.name, v.shape))
        except:
            pass
    print("="*50+"teacher_model_vars"+"="*50)
    print(teacher_vars)

### 4. 合并Program（merge）

PaddlePaddle使用Program来描述计算图，为了同时计算student和teacher两个Program，这里需要将其两者合并（merge）为一个Program。

merge过程操作较多，具体细节请参考merge API文档。

    1
    2

    data_name_map = {'data': 'image'}
    merge(teacher_program, student_program, data_name_map, place)

### 5.添加蒸馏loss

在添加蒸馏loss的过程中，可能还会引入部分变量（Variable），为了避免命名重复这里可以使用`with fluid.name_scope("distill"):`为新引入的变量加一个命名作用域。

另外需要注意的是，merge过程为`teacher_program`的变量统一加了名称前缀，默认是`"teacher_"`, 这里在添加`l2_loss`时也要为teacher的变量加上这个前缀。

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9

    with fluid.program_guard(student_program, student_startup):
        with fluid.name_scope("distill"):
            distill_loss = l2_loss('teacher_bn5c_branch2b.output.1.tmp_3',
                'depthwise_conv2d_11.tmp_0', student_program)
            distill_weight = 1
            loss = avg_cost + distill_loss * distill_weight
            opt = create_optimizer()
            opt.minimize(loss)
    exe.run(student_startup)

至此，我们就得到了用于蒸馏训练的`student_program`，后面就可以使用一个普通program一样对其开始训练和评估。

GitHub « Previous Next »