PyTorch Quantization: PrepareCustomConfig.to_dict() 関数徹底解説
PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.to_dict()の解説
torch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.to_dict()
は、PyTorch Quantizationのカスタム量子化設定を辞書形式に変換する関数です。この関数は、カスタム量子化モジュールの設定をシリアライズ化したり、保存したりするために使用されます。
詳細
to_dict()
関数は、以下の引数を受け取ります。
self
:PrepareCustomConfig
型のオブジェクト
to_dict()
関数は、以下のキーと値を持つ辞書を返します。
custom_module_mapping
: 量子化モードごとに、カスタム量子化モジュールとその設定のマッピングfloat_custom_module_classes
: 浮動小数点数のカスタム量子化モジュールのクラスのリスト
例
from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig
# カスタム量子化モジュールの設定
class MyCustomModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 10))
def forward(self, x):
return torch.mm(x, self.weight)
custom_module_mapping = {
QuantType.STATIC: {
MyCustomModule: {
"activation_dtype": torch.quint8,
"weight_dtype": torch.qint8,
}
},
QuantType.DYNAMIC: {
MyCustomModule: {
"activation_dtype": torch.float16,
"weight_dtype": torch.qint8,
}
},
}
# PrepareCustomConfigオブジェクトの作成
config = PrepareCustomConfig(custom_module_mapping)
# 辞書への変換
config_dict = config.to_dict()
# 辞書の出力
print(config_dict)
出力例
{
"custom_module_mapping": {
"static": {
"MyCustomModule": {
"activation_dtype": "torch.quint8",
"weight_dtype": "torch.qint8",
}
},
"dynamic": {
"MyCustomModule": {
"activation_dtype": "torch.float16",
"weight_dtype": "torch.qint8",
}
}
},
"float_custom_module_classes": [
"MyCustomModule"
]
}
補足
to_dict()
関数は、PyTorch Quantization 1.10以降で使用できます。- 辞書形式に変換された設定は、
torch.jit.save()
やtorch.save()
を使用して保存することができます。
PyTorch Quantizationに関する質問は、PyTorch Discussion Forum (https://discuss.pytorch.org/) で質問することができます。
- 画像分類
- 目的検出
- 自然言語処理
- 音声認識
サンプルコードを選ぶ際には、以下の点を考慮する必要があります。
- 使用したいモデルの種類
- 使用したいフレームワーク
- 目的とするタスク
サンプルコードの使い方
サンプルコードは、以下の方法で使用することができます。
- チュートリアルに従って、ステップバイステップで学習する
- コードをコピーして、自分のプロジェクトに組み込む
- コードを参考
PyTorch Quantizationのカスタム量子化設定をシリアライズ化/保存する他の方法
Pickle は、Python オブジェクトをシリアライズ化/保存する標準ライブラリです。
import pickle
# カスタム量子化モジュールの設定
class MyCustomModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 10))
def forward(self, x):
return torch.mm(x, self.weight)
custom_module_mapping = {
QuantType.STATIC: {
MyCustomModule: {
"activation_dtype": torch.quint8,
"weight_dtype": torch.qint8,
}
},
QuantType.DYNAMIC: {
MyCustomModule: {
"activation_dtype": torch.float16,
"weight_dtype": torch.qint8,
}
},
}
# シリアライズ化
with open("custom_config.pkl", "wb") as f:
pickle.dump(custom_module_mapping, f)
# 保存
JSON は、軽量なデータ交換形式です。
import json
# カスタム量子化モジュールの設定
class MyCustomModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 10))
def forward(self, x):
return torch.mm(x, self.weight)
custom_module_mapping = {
QuantType.STATIC: {
MyCustomModule: {
"activation_dtype": "torch.quint8",
"weight_dtype": "torch.qint8",
}
},
QuantType.DYNAMIC: {
MyCustomModule: {
"activation_dtype": "torch.float16",
"weight_dtype": "torch.qint8",
}
},
}
# シリアライズ化
json_str = json.dumps(custom_module_mapping)
# 保存
with open("custom_config.json", "w") as f:
f.write(json_str)
YAML は、人間が読みやすいデータフォーマットです。
import yaml
# カスタム量子化モジュールの設定
class MyCustomModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(10, 10))
def forward(self, x):
return torch.mm(x, self.weight)
custom_module_mapping = {
QuantType.STATIC: {
MyCustomModule: {
"activation_dtype": "torch.quint8",
"weight_dtype": "torch.qint8",
}
},
QuantType.DYNAMIC: {
MyCustomModule: {
"activation_dtype": "torch.float16",
"weight_dtype": "torch.qint8",
}
},
}
# シリアライズ化
yaml_str = yaml.dump(custom_module_mapping)
# 保存
with open("custom_config.yaml", "w") as f:
f.write(yaml_str)
どの方法を選択するべきかは、以下の点を考慮する必要があります。
- シリアライズ化/保存したいデータの形式
- 読みやすさ
- 互換性
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