PyTorch Quantizationにおける torch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class() を使用したサンプルコード
PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()の詳細解説
torch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()
は、PyTorch Quantizationにおいて、カスタム量子化モジュールのスタンドアロン動作を制御する重要なメソッドです。このメソッドは、以下の2つの重要な役割を果たします。
- スタンドアロン動作の有効化: このメソッドを呼び出すことで、カスタム量子化モジュールがスタンドアロン動作で実行可能になります。スタンドアロン動作とは、カスタム量子化モジュールが、他のPyTorchモジュールに依存せずに独立して動作できることを意味します。
- スタンドアロンモジュールのクラス指定: このメソッドでは、スタンドアロン動作するカスタム量子化モジュールのクラスを指定する必要があります。
詳細解説
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()
は以下の引数を受け取ります。
- module_class: スタンドアロン動作するカスタム量子化モジュールのクラス。このクラスは、
torch.nn.Module
を継承する必要があります。
例
以下のコードは、PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()
を使用して、カスタム量子化モジュールのスタンドアロン動作を有効化し、スタンドアロンモジュールのクラスを指定する例です。
from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig
class MyCustomModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
# ここにカスタム量子化処理を記述
return x
# スタンドアロン動作を有効化
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class(MyCustomModule)
注意事項
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()
は、torch.ao.quantization.quantize()
関数を呼び出す前に呼び出す必要があります。- スタンドアロン動作するカスタム量子化モジュールは、
torch.nn.Module
を継承する必要があります。 - スタンドアロン動作するカスタム量子化モジュールは、
forward()
メソッドを実装する必要があります。
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PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()を使用したサンプルコード
from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig
class MyCustomModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
# ここにカスタム量子化処理を記述
return x
# スタンドアロン動作を有効化
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class(MyCustomModule)
# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model)
スタンドアロンモジュールに引数を渡す
from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig
class MyCustomModule(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_filters):
super().__init__()
self.conv = torch.nn.Conv2d(1, num_filters, 1)
def forward(self, x):
# ここにカスタム量子化処理を記述
return self.conv(x)
# スタンドアロン動作を有効化
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class(MyCustomModule)
# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model, custom_module_class_args={'num_filters': 32})
スタンドアロンモジュールを複数使用する
from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig
class MyCustomModule1(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
# ここにカスタム量子化処理を記述
return x
class MyCustomModule2(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
# ここにカスタム量子化処理を記述
return x
# スタンドアロン動作を有効化
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class(MyCustomModule1, MyCustomModule2)
# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model)
スタンドアロンモジュールの詳細な設定
from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig
class MyCustomModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
# ここにカスタム量子化処理を記述
return x
# スタンドアロンモジュールの詳細な設定
custom_module_config = {
'standalone_module_class': MyCustomModule,
'standalone_module_class_args': {'num_filters': 32},
'qat_mode': 'fake_quant',
}
# スタンドアロン動作を有効化
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_config(custom_module_config)
# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model)
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PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()の代替方法
torch.ao.quantization.quantize_fx.convert()
関数は、モデルを量子化し、カスタム量子化モジュールを含むすべてのモジュールをスタンドアロン動作に変換します。この関数は、PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()
よりも簡潔な方法でカスタム量子化モジュールのスタンドアロン動作を有効化できます。
例
from torch.ao.quantization.quantize_fx import convert
# モデルを量子化
quantized_model = convert(model)
torch.ao.quantization.fx.custom_module.CustomModule
クラスは、スタンドアロン動作するカスタム量子化モジュールのベースクラスとして使用できます。このクラスを使用することで、PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()
よりも詳細な制御が可能になります。
例
from torch.ao.quantization.fx.custom_module import CustomModule
class MyCustomModule(CustomModule):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
# ここにカスタム量子化処理を記述
return x
# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model, custom_module_class=MyCustomModule)
手動によるスタンドアロン動作の実装
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()
やtorch.ao.quantization.quantize_fx.convert()
を使用せず、手動でカスタム量子化モジュールのスタンドアロン動作を実装することも可能です。これは、高度な制御が必要な場合や、複雑なカスタム量子化処理を行う場合に役立ちます。
例
class MyCustomModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x):
# ここにカスタム量子化処理を記述
return x
# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model)
# スタンドアロン動作を手動で実装
def standalone_module_forward(module, x):
# ここにカスタム量子化処理を記述
return x
quantized_model.register_forward_hook(standalone_module_forward)
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