# 图像分类模型量化训练-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的量化训练接口。 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. 量化
5. 训练和测试量化后的模型
6. 保存量化后的模型

## 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量化训练过程是在训练好的模型上进行的，也就是说是在训练好的模型的基础上加入量化反量化op之后，用小学习率进行参数微调。

### 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，正常训练和量化训练时只需要调用函数即可。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 iter={}, top1={}, top5={}, loss={}'.format(iter, acc1.mean(), acc5.mean(), loss.mean()))
            iter += 1

    def test(prog):
        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 iter={}, top1={}, top5={}, loss={}'.format(iter, acc1.mean(), acc5.mean(), loss.mean()))
            res[0].append(acc1.mean())
            res[1].append(acc5.mean())
            iter += 1
        print('final test result top1={}, top5={}'.format(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)

## 4. 量化

按照默认配置在`train_program`和`val_program`中加入量化和反量化op.

    quant_program = slim.quant.quant_aware(train_program, exe.place, for_test=False)
    val_quant_program = slim.quant.quant_aware(val_program, exe.place, for_test=True)

## 5. 训练和测试量化后的模型

微调量化后的模型，训练一个epoch后测试。

    train(quant_program)

测试量化后的模型，和`3.2 训练和测试`中得到的测试结果相比，精度相近，达到了无损量化。

    test(val_quant_program)

## 6. 保存量化后的模型

在`4. 量化`中使用接口`slim.quant.quant_aware`接口得到的模型只适合训练时使用，为了得到最终使用时的模型，需要使用slim.quant.convert接口，然后使用fluid.io.save_inference_model保存模型。`float_prog`的参数数据类型是float32，但是数据范围是int8, 保存之后可使用fluid或者paddle-lite加载使用，paddle-lite在使用时，会先将类型转换为int8。`int8_prog`的参数数据类型是int8, 保存后可看到量化后模型大小，不可加载使用。

    float_prog, int8_prog = slim.quant.convert(val_quant_program, exe.place, save_int8=True)
    target_vars = [float_prog.global_block().var(name) for name in outputs]
    fluid.io.save_inference_model(dirname='./inference_model/float',
            feeded_var_names=[var.name for var in inputs],
            target_vars=target_vars,
            executor=exe,
            main_program=float_prog)
    fluid.io.save_inference_model(dirname='./inference_model/int8',
            feeded_var_names=[var.name for var in inputs],
            target_vars=target_vars,
            executor=exe,
            main_program=int8_prog)