如何排除深度学习工作台上量化OpenVINO™的特定层？

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在使用OpenVINO™进行模型量化时，有时你可能希望排除某些层不进行量化。这可以通过OpenVINO™的量化工具和配置文件来实现。以下是如何排除特定层进行量化的步骤：

1. 使用OpenVINO™ Model Optimizer

OpenVINO™的Model Optimizer工具允许你在模型转换过程中指定哪些层不应该被量化。

步骤：

1. 
   

   准备模型：首先，确保你已经有一个训练好的模型，并且模型已经转换为OpenVINO™支持的格式（如TensorFlow、Caffe、ONNX等）。

   
   


2. 
   

   使用Model Optimizer：在转换模型时，可以使用--keep_shape_ops或--keep_unquantized_layers参数来指定某些层不被量化。

   
   

   例如：

   
   

   mo.py --input_model your_model.pb --keep_unquantized_layers layer1,layer2

   
   

   这里的layer1和layer2是你希望保持未量化的层的名称。

   
   

2. 使用OpenVINO™ Post-Training Optimization Tool (POT)

POT是OpenVINO™提供的用于模型量化的工具，它允许你通过配置文件来指定哪些层不被量化。

步骤：

1. 
   

   准备配置文件：创建一个JSON格式的配置文件，指定哪些层不被量化。

   
   

   例如：

   
   

   {
   
      "compression": {
   
          "algorithms": [
   
              {
   
                  "name": "DefaultQuantization",
   
                  "params": {
   
                      "preset": "performance",
   
                      "exclude": {
   
                          "operations": [
   
                              "layer1",
   
                              "layer2"
   
                          ]
   
                      }
   
                  }
   
              }
   
          ]
   
      }
   
   }

   
   

   这里的layer1和layer2是你希望排除的层的名称。

   
   


2. 
   

   运行POT：使用POT工具进行量化时，指定配置文件。

   
   

   例如：

   
   

   pot -c config.json -m your_model.xml -d your_dataset --output-dir quantized_model

   
   

3. 使用OpenVINO™ Python API

如果你在Python脚本中使用OpenVINO™进行量化，也可以通过API来指定哪些层不被量化。

示例代码：

from openvino.tools.pot import IEEngine

from openvino.tools.pot import load_model, save_model

from openvino.tools.pot import compress_model_weights

from openvino.tools.pot import create_pipeline



# 加载模型

model = load_model('your_model.xml')



# 创建量化配置

config = {

    "compression": {

        "algorithms": [

            {

                "name": "DefaultQuantization",

                "params": {

                    "preset": "performance",

                    "exclude": {

                        "operations": [

                            "layer1",

                            "layer2"

                        ]

                    }

                }

            }

        ]

    }

}



# 创建量化管道

pipeline = create_pipeline(config)



# 创建推理引擎

engine = IEEngine(config)



# 执行量化

compressed_model = pipeline.run(model)



# 保存量化后的模型

save_model(compressed_model, 'quantized_model')

总结

通过以上方法，你可以在OpenVINO™中排除特定层进行量化。无论是使用Model Optimizer、POT工具，还是通过Python API，都可以灵活地控制哪些层不被量化。根据你的具体需求选择合适的工具和方法。