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。
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。- 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。
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。
- モデルを
torch.jit.trace
でトレースします。 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
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