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要在多显卡上进行量化感知训练(QAT),然后将量化后的模型转换为 ONNX 格式并部署到移动设备,可以按照以下步骤进行:
环境准备
确保你已经安装了必要的库:
bash
pip install torch torchvision transformers onnx
数据准备
假设你有一个数据集,每张图片对应多个标签,数据格式类似于:
- images/
- image1.jpg
- image2.jpg
- ...
- labels.csv
labels.csv
文件内容示例如下:
filename,label1,label2,...
image1.jpg,1,0,...
image2.jpg,0,1,...
...
数据集定义
定义一个自定义的数据集类来加载图像和对应的标签:
python
import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import pandas as pd
import os
class MultiLabelDataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file, root_dir, transform=None):
self.labels = pd.read_csv(csv_file)
self.root_dir = root_dir
self.transform = transform
def __len__(self):
return len(self.labels)
def __getitem__(self, idx):
img_name = os.path.join(self.root_dir, self.labels.iloc[idx, 0])
image = Image.open(img_name).convert('RGB')
labels = torch.tensor(self.labels.iloc[idx, 1:].astype('float32'))
if self.transform:
image = self.transform(image)
return image, labels
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
])
dataset = MultiLabelDataset(csv_file='labels.csv', root_dir='images', transform=transform)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
模型定义
加载预训练的 EfficientNet-B0 模型并修改其用于多标签分类:
python
from transformers import AutoFeatureExtractor, AutoModelForImageClassification
import torch.nn as nn
import torch
feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("google/efficientnet-b0")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("google/efficientnet-b0")
num_labels = 5 # 根据你的标签数量修改
model.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(model.classifier.in_features, num_labels),
nn.Sigmoid()
)
# 设置量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model_fused = torch.quantization.fuse_modules(model, [['conv', 'bn', 'relu']])
model_prepared = torch.quantization.prepare_qat(model_fused)
多显卡训练
使用 DataParallel
进行多显卡训练:
python
import torch.optim as optim
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model_prepared.parameters(), lr=0.001)
num_epochs = 10
model_prepared = torch.nn.DataParallel(model_prepared) # 包装模型
model_prepared.train()
for epoch in range(num_epochs):
running_loss = 0.0
for images, labels in dataloader:
images, labels = images.cuda(), labels.cuda() # 将数据移动到 GPU 上
optimizer.zero_grad()
outputs = model_prepared(images)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {running_loss/len(dataloader)}")
print("Finished Training")
# 转换为量化模型
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared.module) # 取消 DataParallel 包装
模型保存与 ONNX 转换
将量化后的模型转换为 ONNX 格式:
python
import torch.onnx
# 创建一个示例输入
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224).cuda()
# 导出为 ONNX 模型
torch.onnx.export(
model_quantized,
example_input,
"efficientnet_b0_quantized.onnx",
input_names=["input"],
output_names=["output"],
dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}},
opset_version=12,
do_constant_folding=True
)
验证 ONNX 模型
使用 ONNX Runtime 验证转换后的模型:
bash
pip install onnxruntime
python
import onnx
import onnxruntime as ort
# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load("efficientnet_b0_quantized.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)
# 使用 ONNX Runtime 运行模型
ort_session = ort.InferenceSession("efficientnet_b0_quantized.onnx")
# 准备输入数据
def to_numpy(tensor):
return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy()
inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: to_numpy(example_input)}
outputs = ort_session.run(None, inputs)
print(outputs)
部署到移动设备
将 ONNX 模型文件 (efficientnet_b0_quantized.onnx
) 部署到移动设备上,并使用适合的 ONNX 推理库(如 ONNX Runtime for Mobile)进行推理。在移动设备上,可以使用 ONNX Runtime for Mobile 或其他支持 ONNX 的库来加载和运行模型。
通过这些步骤,你可以在多显卡上进行量化感知训练,并将量化后的模型转换为 ONNX 格式,以便在移动设备上进行高效的推理。