量化简易配置文件

如果要自动控制量化过程，例如控制哪些层是否量化、控制使用什么量化算法，则可以通过本章节构造的cfg配置文件实现。

配置文件参数

配置文件支持的消息以及对应参数说明如下：

AMCTConfig：AMCT训练后量化的简易配置。

是否必填	类型	字段	说明
optional	bool	activation_offset	数据量化是否带offset。全局配置参数。 - 带offset：（默认值）数据量化使用非对称量化。 - 不带offset：数据量化使用对称量化。
optional	bool	joint_quant	是否进行Eltwise联合量化，默认为false，表示关闭联合量化功能。开启后对部分网络可能会存在性能提升但是精度下降的问题。
repeated	string	skip_layers	不需要量化层的层名。
repeated	string	skip_layer_types	不需要量化的层类型。
optional	int32	version	简易配置文件的版本。
optional	CalibrationConfig	common_config	通用的量化配置，全局量化配置参数。若某层未被override_layer_types或者override_layer_configs重写，则使用该配置。参数优先级：override_layer_configs>override_layer_types>common_config
repeated	OverrideLayerType	override_layer_types	重写某一类型层的量化配置，即对哪些层进行差异化量化。例如全局量化配置参数配置的量化因子搜索步长为0.01，可以通过该参数对部分层进行差异化量化，可以配置搜索步长为0.02。参数优先级：override_layer_configs>override_layer_types>common_config
repeated	OverrideLayer	override_layer_configs	重写某一层的量化配置，即对哪些层进行差异化量化。例如全局量化配置参数配置的量化因子搜索步长为0.01，可以通过该参数对部分层进行差异化量化，可以配置搜索步长为0.02。参数优先级：override_layer_configs>override_layer_types>common_config
optional	bool	do_fusion	是否开启BN融合功能，默认为true，表示开启该功能。
repeated	string	skip_fusion_layers	跳过BN融合的层，配置之后这些层不会进行BN融合。
repeated	TensorQuantize	tensor_quantize	对网络模型中指定节点的输入Tensor进行训练后量化，来提高数据搬运时的推理性能。当前仅支持对MaxPool/Add/Eltwise算子做tensor量化。

OverrideLayerType：支持量化的层类型的名称。

是否必填类型字段说明

required string layer_type 支持量化的层类型的名称。

required CalibrationConfig calibration_config 重置的量化配置。
OverrideLayer：重置某层量化配置。

是否必填类型字段说明

required string layer_name 被重置层的层名。

required CalibrationConfig calibration_config 重置的量化配置。

是否必填	类型	字段	说明
required	string	layer_type	支持量化的层类型的名称。
required	CalibrationConfig	calibration_config	重置的量化配置。

是否必填	类型	字段	说明
required	string	layer_name	被重置层的层名。
required	CalibrationConfig	calibration_config	重置的量化配置。

CalibrationConfig：Calibration量化的配置。

是否必填	类型	字段	说明
-	ARQuantize	arq_quantize	权重量化算法配置。 arq_quantize：ARQ量化算法配置。
-	FMRQuantize	ifmr_quantize	数据量化算法配置。 ifmr_quantize：IFMR量化算法配置。
optional	bool	weight_compress_only	是否只进行权重量化。仅权重量化场景，支持的数据类型必须为Float32，Float16。 - true：只进行权重量化。 - false：权重和数据都量化。默认为false。

ARQuantize：ARQ权重量化算法配置。

是否必填	类型	字段	说明
optional	bool	channel_wise	是否对每个channel采用不同的量化因子。 - true：每个channel独立量化，量化因子不同。 - false：所有channel同时量化，共享量化因子。
optional	bool	asymmetric	是否对权重进行非对称量化。用于控制逐层量化算法的选择。只在weight_compress_only为true时生效，若weight_compress_only设置为false，则asymmetric只能设置为false。 - true：权重量化使用非对称量化（offset不为0）。 - false：权重量化使用对称量化（offset为0），默认为false。如果override_layer_configs、override_layer_types、common_config配置项都配置该参数，则生效优先级为： override_layer_configs>override_layer_types>common_config
optional	uint32	quant_bits	权重量化位宽。支持配置为INT6、INT7、INT8，默认为INT8量化。该字段配置为INT6、INT7仅支持Conv2d类型算子。如果在common_config中配置quant_bits为INT6、INT7，则只对Conv2d算子生效，其他算子改为默认INT8。针对ONNX网络模型，如果在override_layer_types中指定Conv类算子quant_bits为INT6、INT7，则只对weight dim为4场景生效。

FMRQuantize：FMR数据量化算法配置。

是否必填	类型	字段	说明
optional	float	search_range_start	量化因子搜索范围左边界。
optional	float	search_range_end	量化因子搜索范围右边界。
optional	float	search_step	量化因子搜索步长。
optional	float	max_percentile	最大值搜索位置。
optional	float	min_percentile	最小值搜索位置。
optional	bool	asymmetric	是否对数据进行非对称量化。用于控制逐层量化算法的选择。 - true：非对称量化 - false：对称量化如果override_layer_configs、override_layer_types、common_config配置项都配置该参数，或者配置了 activation_offset参数，则生效优先级为： override_layer_configs>override_layer_types>common_config>activation_offset
optional	CalibrationDataType	dst_type	量化位宽，数据量化是采用INT8量化还是INT16量化，默认为INT8量化。当前版本仅支持INT8量化。

TensorQuantize：需要进行训练后量化的输入Tensor配置。

是否必填	类型	字段	说明
required	string	layer_name	需要对节点输入Tensor进行训练后量化的节点名称，当前仅支持对MaxPool算子的输入Tensor进行量化。
required	uint32	input_index	需要对节点输入Tensor进行训练后量化的节点的输入索引。
-	FMRQuantize	ifmr_quantize	数据量化算法配置。 ifmr_quantize：IFMR量化算法配置。默认为IFMR量化算法。

配置样例

基于该文件构造的均匀量化简易配置文件quant.cfg样例如下所示：Optype需要配置为基于Ascend IR定义的算子类型，详细对应关系请参见支持量化的层及约束。

# global quantize parameter
activation_offset : true
joint_quant : false
enable_auto_nuq : false
version : 1
skip_layers : "Optype"
skip_layer_types: "Optype"
do_fusion: true
skip_fusion_layers : "Optype"
common_config : {
    arq_quantize : {
        channel_wise : true
        quant_bits : 7

    }
    ifmr_quantize : {
        search_range_start : 0.7
        search_range_end : 1.3
        search_step : 0.01
        max_percentile : 0.999999
        min_percentile : 0.999999
        asymmetric : true
    }
}

override_layer_types : {
    layer_type : "Optype"
    calibration_config : {
        arq_quantize : {
            channel_wise : false
        }
        ifmr_quantize : {
            search_range_start : 0.8
            search_range_end : 1.2
            search_step : 0.02
            max_percentile : 0.999999
            min_percentile : 0.999999
            asymmetric : false
        }
    }
}

override_layer_configs : {
    layer_name : "Opname"
    calibration_config : {
        arq_quantize : {
            channel_wise : true
        }
        ifmr_quantize : {
            search_range_start : 0.8
            search_range_end : 1.2
            search_step : 0.02
            max_percentile : 0.999999
            min_percentile : 0.999999
            asymmetric : false
        }
    }
}
tensor_quantize {
    layer_name: "Opname"
    input_index: 0
    ifmr_quantize: {
        search_range_start : 0.7
        search_range_end : 1.3
        search_step : 0.01
        min_percentile : 0.999999
        asymmetric : false
       }
}
tensor_quantize {
    layer_name: "Opname"
    input_index: 0
}

基于该文件构造的仅权重量化简易配置文件quant.cfg配置示例：

activation_offset : true
joint_quant : false
version : 1
do_fusion: true
common_config : {
   weight_compress_only : true
    arq_quantize : {
        channel_wise : true
        asymmetric : false

    }
}

override_layer_types : {
    layer_type : "Optype"
    calibration_config : {
        weight_compress_only : true
        arq_quantize : {
            channel_wise : true
            asymmetric : true
            quant_bits : 6
        }
    }
}

override_layer_configs : {
    layer_name : "Opname"
    calibration_config : {
        weight_compress_only : true
        arq_quantize : {
            channel_wise : true
            asymmetric : true
        }
    }
}