# 图像分类模型离线量化-快速开始

该教程以图像分类模型MobileNetV1为例，说明如何快速使用PaddleSlim的离线量化接口。 该示例包含以下步骤：

1. 导入依赖
2. 构建模型
3. 训练模型
4. 离线量化

## 1. 导入依赖

PaddleSlim依赖Paddle1.7版本，请确认已正确安装Paddle，然后按以下方式导入Paddle和PaddleSlim:

    import paddle
    import paddle.fluid as fluid
    import paddleslim as slim
    import numpy as np

## 2. 构建网络

该章节构造一个用于对MNIST数据进行分类的分类模型，选用`MobileNetV1`，并将输入大小设置为`[1, 28, 28]`，输出类别数为10。为了方便展示示例，我们在`paddleslim.models`下预定义了用于构建分类模型的方法，执行以下代码构建分类模型：

> 注意：paddleslim.models下的API并非PaddleSlim常规API，是为了简化示例而封装预定义的一系列方法，比如：模型结构的定义、Program的构建等。

    exe, train_program, val_program, inputs, outputs = \
        slim.models.image_classification("MobileNet", [1, 28, 28], 10, use_gpu=True)

## 3. 训练模型

该章节介绍了如何定义输入数据和如何训练和测试分类模型。先训练分类模型的原因是离线量化需要一个训练好的模型。

### 3.1 定义输入数据

为了快速执行该示例，我们选取简单的MNIST数据，Paddle框架的`paddle.dataset.mnist`包定义了MNIST数据的下载和读取。 代码如下：

    import paddle.dataset.mnist as reader
    train_reader = paddle.batch(
            reader.train(), batch_size=128, drop_last=True)
    test_reader = paddle.batch(
            reader.train(), batch_size=128, drop_last=True)
    train_feeder = fluid.DataFeeder(inputs, fluid.CPUPlace())

### 3.2 训练和测试

先定义训练和测试函数。在训练函数中执行了一个epoch的训练，因为MNIST数据集数据较少，一个epoch就可将top1精度训练到95%以上。

    def train(prog):
        iter = 0
        for data in train_reader():
            acc1, acc5, loss = exe.run(prog, feed=train_feeder.feed(data), fetch_list=outputs)
            if iter % 100 == 0:
                print('train', acc1.mean(), acc5.mean(), loss.mean())
            iter += 1

    def test(prog, outputs=outputs):
        iter = 0
        res = [[], []]
        for data in train_reader():
            acc1, acc5, loss = exe.run(prog, feed=train_feeder.feed(data), fetch_list=outputs)
            if iter % 100 == 0:
                print('test', acc1.mean(), acc5.mean(), loss.mean())
            res[0].append(acc1.mean())
            res[1].append(acc5.mean())
            iter += 1
        print('final test result', np.array(res[0]).mean(), np.array(res[1]).mean())

调用`train`函数训练分类网络，`train_program`是在第2步：构建网络中定义的。

    train(train_program)

调用`test`函数测试分类网络，`val_program`是在第2步：构建网络中定义的。

    test(val_program)

保存inference model，将训练好的分类模型保存在`'./inference_model'`下，后续进行离线量化时将加载保存在此处的模型。

    target_vars = [val_program.global_block().var(name) for name in outputs]
    fluid.io.save_inference_model(dirname='./inference_model',
            feeded_var_names=[var.name for var in inputs],
            target_vars=target_vars,
            executor=exe,
            main_program=val_program)

## 4. 离线量化

调用离线量化接口，加载文件夹`'./inference_model'`训练好的分类模型，并使用10个batch的数据进行参数校正。此过程无需训练，只需跑前向过程来计算量化所需参数。离线量化后的模型保存在文件夹`'./quant_post_model'`下。

    slim.quant.quant_post(
            executor=exe,
            model_dir='./inference_model',
            quantize_model_path='./quant_post_model',
            sample_generator=reader.test(),
            batch_nums=10)

加载保存在文件夹`'./quant_post_model'`下的量化后的模型进行测试，可看到精度和`3.2 训练和测试`中得到的测试精度相近，因此离线量化过程对于此分类模型几乎无损。

    quant_post_prog, feed_target_names, fetch_targets = fluid.io.load_inference_model(
            dirname='./quant_post_model',
            executor=exe)
    test(quant_post_prog, fetch_targets)