torch.ao.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig クラスの詳解
PyTorch Quantizationにおける torch.ao.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig の詳細解説
torch.ao.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig
は、PyTorch Quantization におけるカスタム量子化の重要な構成要素です。このクラスは、カスタム量子化関数を定義し、モデル内の特定のモジュールに対して個別に適用することを可能にします。
使用方法
ConvertCustomConfig
クラスを使用するには、以下の手順が必要です。
- カスタム量子化関数: 最初に、
qat.quantize
デコレータを使用してカスタム量子化関数を定義します。この関数は、module
とinputs
引数を受け取り、量子化されたモジュールと量子化された入力を返す必要があります。 - ConvertCustomConfig オブジェクトの作成: 次に、
ConvertCustomConfig
オブジェクトを作成し、qat.quantize
デコレータで装飾されたカスタム量子化関数をconvert_fn
属性に渡します。 - convert メソッドの呼び出し: 最後に、
qat.convert
メソッドを呼び出し、convert_custom_config
パラメータにConvertCustomConfig
オブジェクトを渡します。
例
import torch
from torch.ao.quantization import qat
# カスタム量子化関数
@qat.quantize
def custom_quantize(module, inputs):
# ...
# ConvertCustomConfig オブジェクトの作成
convert_custom_config = qat.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig(
convert_fn=custom_quantize
)
# モデルの量子化
qat.convert(model, convert_custom_config=convert_custom_config)
詳細
ConvertCustomConfig
クラスには、以下の属性があります。
- convert_fn: カスタム量子化関数
- qat_module_name: カスタム量子化モジュールの名前 (省略可能)
- additional_qat_module_kwargs: カスタム量子化モジュールに渡される追加のキーワード引数 (省略可能)
利点
ConvertCustomConfig
クラスを使用する利点は以下の通りです。
- モデル内の特定のモジュールに対して個別にカスタム量子化を適用することができます。
- コードの再利用性を向上させることができます。
- モデルの量子化精度を向上させることができます。
補足
- 本解説は、PyTorch 1.12.0 をベースにしています。
- 上記の例は、単純な例です。実際のユースケースでは、より複雑なカスタム量子化関数を必要とする場合があります。
PyTorch Quantizationにおける torch.ao.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig のサンプルコード
import torch
from torch.ao.quantization import qat
# カスタム量子化関数
@qat.quantize
def custom_quantize(module, inputs):
# モジュールを量子化
module = torch.quantization.quantize(module)
# 入力データを量子化
inputs = torch.quantization.quantize(inputs)
return module, inputs
# ConvertCustomConfig オブジェクトの作成
convert_custom_config = qat.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig(
convert_fn=custom_quantize
)
# モデルの量子化
qat.convert(model, convert_custom_config=convert_custom_config)
カスタム量子化モジュールの使用
import torch
from torch.ao.quantization import qat
# カスタム量子化モジュール
class CustomQuantizedModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# ...
def forward(self, inputs):
# ...
# カスタム量子化関数
@qat.quantize
def custom_quantize(module, inputs):
# カスタム量子化モジュールを作成
custom_module = CustomQuantizedModule()
# ...
return custom_module, inputs
# ConvertCustomConfig オブジェクトの作成
convert_custom_config = qat.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig(
convert_fn=custom_quantize,
qat_module_name="custom_module",
)
# モデルの量子化
qat.convert(model, convert_custom_config=convert_custom_config)
追加のキーワード引数の使用
import torch
from torch.ao.quantization import qat
# カスタム量子化関数
@qat.quantize
def custom_quantize(module, inputs, **kwargs):
# ...
# ConvertCustomConfig オブジェクトの作成
convert_custom_config = qat.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig(
convert_fn=custom_quantize,
additional_qat_module_kwargs={"some_arg": 10},
)
# モデルの量子化
qat.convert(model, convert_custom_config=convert_custom_config)
動的量子化の例
import torch
from torch.ao.quantization import qat
# カスタム量子化関数
@qat.quantize
def custom_quantize(module, inputs):
# 動的量子化を使用するかどうかを判断
if is_dynamic_quantization_enabled():
# 動的量子化を使用
module = torch.quantization.quantize_dynamic(module)
else:
# 静的量子化を使用
module = torch.quantization.quantize(module)
# ...
return module, inputs
# ConvertCustomConfig オブジェクトの作成
convert_custom_config = qat.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig(
convert_fn=custom_quantize
)
# モデルの量子化
qat.convert(model, convert_custom_config=convert_custom_config)
これらのサンプルコードは、torch.ao.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig
クラスの使い方を理解するのに役立ちます。
PyTorch Quantizationにおけるカスタム量子化の他の方法
qat.quantize_qat_module
デコレータは、モジュールを量子化可能な QAT モジュールに変換します。このデコレータは、convert
メソッドを使用してモジュールを量子化します。
import torch
from torch.ao.quantization import qat
# モジュールを QAT モジュールに変換
@qat.quantize_qat_module
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# ...
def forward(self, inputs):
# ...
# モジュールの量子化
qat.convert(my_module)
torch.quantization.quantize_dynamic
関数は、動的量子化を行うためにモジュールを量子化します。この関数は、qat.quantize_qat_module
デコレータと組み合わせて使用することができます。
import torch
from torch.ao.quantization import qat
# モジュールを QAT モジュールに変換
@qat.quantize_qat_module
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# ...
def forward(self, inputs):
# ...
# モジュールの量子化
qat.convert(my_module, dynamic_quantization=True)
手動による量子化
上記のいずれの方法も使用せず、手動でモジュールを量子化することも可能です。これは、高度な制御が必要な場合に役立ちます。
import torch
from torch.quantization import quantize
# モジュールの量子化
my_module = quantize(my_module)
- torch.ao.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig クラス: 個別のモジュールに対して個別にカスタム量子化を適用する場合に適しています。
- qat.quantize_qat_module デコレータ: モジュール全体を量子化する場合に適しています。
- torch.quantization.quantize_dynamic 関数: 動的量子化を行う場合に適しています。
- 手動による量子化: 高度な制御が必要な場合に適しています。
PyTorch Quantization には、カスタム量子化を行うためのいくつかの方法があります。どの方法を選択するべきかは、ユースケースによって異なります。
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