PyTorch QuantizationでCELU関数を量子化する：torch.ao.nn.quantized.functional.celu徹底解説

PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.nn.quantized.functional.celu解説

PyTorch Quantizationは、ニューラルネットワークモデルを低精度化することで、メモリ使用量と計算量を削減する技術です。torch.ao.nn.quantized.functional.celuは、QuantizationにおいてCELU関数を量子化するために使用されます。

CELU関数は、以下の式で表される活性化関数です。

CELU(x) = x if x >= 0 else alpha * (exp(x) - 1)

• x: 入力
• alpha: ハイパーパラメータ (デフォルト: 1.0)

CELU関数は、ReLU関数とSigmoid関数の利点を組み合わせたような性質を持ち、以下の特徴があります。

• 負の入力に対して滑らかな傾きを持つ
• ゼロ中心で、勾配が1に近い
• ReLU関数よりも多くの情報量を保持する

torch.ao.nn.quantized.functional.celuは、以下の引数を受け取ります。

• input: 入力テンソル (torch.qint8)
• scale: 入力テンソルのスケール
• zero_point: 入力テンソルのゼロポイント

この関数は、入力テンソルを量子化されたCELU関数で処理し、出力テンソル (torch.qint8) を返します。

コード例

import torch
from torch.ao.quantization import quantize_per_tensor

# 入力テンソルとスケール、ゼロポイントの設定
input = torch.randn(10)
scale = 1.0
zero_point = 0

# CELU関数の量子化
quantized_celu = torch.ao.nn.quantized.functional.celu(input, scale, zero_point)

# 出力テンソルの確認
print(quantized_celu)

torch.ao.nn.quantized.functional.celuは、PyTorch QuantizationにおいてCELU関数を量子化するために使用されます。この関数は、入力テンソルを量子化されたCELU関数で処理し、出力テンソル (torch.qint8) を返します。

PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.nn.quantized.functional.celuのサンプルコード

基本的な使用例

import torch
from torch.ao.quantization import quantize_per_tensor

# 入力テンソルとスケール、ゼロポイントの設定
input = torch.randn(10)
scale = 1.0
zero_point = 0

# CELU関数の量子化
quantized_celu = torch.ao.nn.quantized.functional.celu(input, scale, zero_point)

# 出力テンソルの確認
print(quantized_celu)

畳み込み層とCELU関数の組み合わせ

import torch
from torch import nn
from torch.ao.quantization import quantize_per_tensor

# 畳み込み層の定義
conv = nn.Conv2d(1, 1, 3, 1, 1)

# CELU関数の量子化
quantized_celu = torch.ao.nn.quantized.functional.celu

# モデルの量子化
quantized_model = quantize_per_tensor(model, example_inputs)

# 推論
output = quantized_model(input)

動的量子化

import torch
from torch.ao.quantization import quantize_dynamic

# 入力テンソル
input = torch.randn(10)

# CELU関数の量子化
quantized_celu = torch.ao.nn.quantized.functional.celu

# モデルの量子化
quantized_model = quantize_dynamic(model, example_inputs)

# 推論
output = quantized_model(input)

カスタム量子化モジュールの作成

import torch
from torch.ao.quantization import QATModule

class CustomQuantizedCELU(QATModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.qat_module = torch.ao.nn.quantized.functional.celu

    def forward(self, input):
        return self.qat_module(input)

# モデルの量子化
quantized_model = quantize_qat(model, example_inputs)

# 推論
output = quantized_model(input)

PyTorch QuantizationにおけるCELU関数の量子化の他の方法

カスタム量子化オペレータの作成

PyTorch Quantizationでは、カスタム量子化オペレータを作成することができます。これは、CELU関数のようなカスタム関数を量子化する場合に有効です。

カスタム量子化オペレータを作成するには、以下の手順が必要です。

1. torch.ao.quantization.quantized_ops モジュールから QuantizedOp クラスを継承するクラスを作成します。
2. コンストラクタで、量子化されたCELU関数の計算を行う関数を実装します。
3. forward メソッドで、入力テンソルと量子化パラメータを受け取り、量子化されたCELU関数の出力を返します。

以下のコードは、カスタム量子化オペレータの例です。

import torch
from torch.ao.quantization import QuantizedOp

class CustomQuantizedCELU(QuantizedOp):
    def __init__(self, scale, zero_point):
        super().__init__()
        self.scale = scale
        self.zero_point = zero_point

    def forward(self, input):
        return torch.quantized.celu(input, self.scale, self.zero_point)

# モデルの量子化
quantized_model = quantize_per_tensor(model, example_inputs)

# 推論
output = quantized_model(input)

PyTorch Native Quantizationは、PyTorch Quantizationの新しいフレームワークです。このフレームワークでは、モデルをトレースして量子化グラフを作成し、そのグラフを元に量子化されたモデルを生成します。

PyTorch Native QuantizationでCELU関数を量子化するには、以下の手順が必要です。

1. モデルを torch.jit.trace でトレースします。
2. torch.quantization.quantize でモデルを量子化します。

以下のコードは、PyTorch Native QuantizationでCELU関数を量子化する方法の例です。

import torch
from torch.jit import trace
from torch.quantization import quantize

# モデルのトレース
traced_model = trace(model, example_inputs)

# モデルの量子化
quantized_model = quantize(traced_model)

# 推論
output = quantized_model(input)

これらの方法は、torch.ao.nn.quantized.functional.celuよりも柔軟性がありますが、複雑な場合があります。

PyTorch QuantizationでCELU関数を量子化するには、いくつかの方法があります。それぞれ