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在 TensorFlow.org 上查看\n", " 在 Google Colab 中运行\n", " 在 Github 上查看源代码\n", " 下载笔记本\n", "
" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "xHxb-dlhMIzW" }, "source": [ "## 概述\n", "\n", "本笔记本展示了如何使用 [TensorFlow Compression](https://github.com/tensorflow/compression) 压缩模型。\n", "\n", "在下面的示例中，我们将 MNIST 分类器的权重压缩到比其浮点表示小得多的大小，同时保持分类准确率。这是通过基于论文 [Scalable Model Compression by Entropy Penalized Reparameterization](https://arxiv.org/abs/1906.06624) 的两步过程完成的：\n", "\n", "- 在训练期间使用显式**熵惩罚**来训练“可压缩”模型，这鼓励了模型参数的可压缩性。此惩罚的权重 $\\lambda$，能够持续控制压缩模型大小和其准确率之间的权衡。\n", "\n", "- 使用与惩罚相匹配的编码方案将可压缩模型编码为压缩模型，这意味着惩罚是对模型大小的良好预测指标。这确保了该方法不需要多次迭代训练、压缩和重新训练模型以进行微调。\n", "\n", "这种方法会严格考虑压缩模型的大小，而不是计算复杂度。它可以与模型剪枝等技术相结合，以减少大小和复杂度。\n", "\n", "各种模型的压缩结果示例：\n", "\n", "模型（数据集） | 模型大小 | 压缩率 | Top-1 错误压缩（解压缩）\n", "--- | --- | --- | ---\n", "LeNet300-100 (MNIST) | 8.56 KB | 124x | 1.9% (1.6%)\n", "LeNet5-Caffe (MNIST) | 2.84 KB | 606x | 1.0% (0.7%)\n", "VGG-16 (CIFAR-10) | 101 KB | 590x | 10.0% (6.6%)\n", "ResNet-20-4 (CIFAR-10) | 128 KB | 134x | 8.8% (5.0%)\n", "ResNet-18 (ImageNet) | 1.97 MB | 24x | 30.0% (30.0%)\n", "ResNet-50 (ImageNet) | 5.49 MB | 19x | 26.0% (25.0%)\n", "\n", "应用包括：\n", "\n", "- 大规模部署/广播模型到边缘设备，节省传输带宽。\n", "- 在联合学习中向客户端传达全局模型状态。模型架构（隐藏单元的数量等）相较于初始模型没有变化，客户端可以在解压缩的模型上继续学习。\n", "- 在内存极其有限的客户端上执行推断。在推断过程中，可以按顺序解压缩每一层的权重，并在计算激活后立即丢弃。" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "MUXex9ctTuDB" }, "source": [ "## 设置\n", "\n", "通过 `pip` 安装 TensorFlow Compression。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:09:58.270059Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:09:58.269811Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T22:10:26.738796Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T22:10:26.737898Z" }, "id": "K489KsEgxuLI" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Collecting tensorflow-compression<2.16\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ " Using cached tensorflow_compression-2.14.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.metadata (1.2 kB)\n" ] 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"2023-11-07 22:10:27.535568: E tensorflow/compiler/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9342] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered\n", "2023-11-07 22:10:27.535626: E tensorflow/compiler/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:609] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered\n", "2023-11-07 22:10:27.535666: E tensorflow/compiler/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1518] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered\n" ] } ], "source": [ "import matplotlib.pyplot as plt\n", "import tensorflow as tf\n", "import tensorflow_compression as tfc\n", "import tensorflow_datasets as tfds\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "wsncKT2iymgQ" }, "source": [ "## 定义和训练一个基本的 MNIST 分类器\n", "\n", "为了高效压缩密集层和卷积层，我们需要定义自定义层类。这些类似于 `tf.keras.layers` 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`other`.\"\"\"\n", " if other is None:\n", " kernel_shape = (input_shape[-1], self.filters)\n", " kernel = tf.keras.initializers.GlorotUniform()(shape=kernel_shape)\n", " bias = tf.keras.initializers.Zeros()(shape=(self.filters,))\n", " else:\n", " kernel, bias = other.kernel, other.bias\n", " self.kernel = tf.Variable(\n", " tf.cast(kernel, self.variable_dtype), name=\"kernel\")\n", " self.bias = tf.Variable(\n", " tf.cast(bias, self.variable_dtype), name=\"bias\")\n", " self.built = True\n", "\n", " def call(self, inputs):\n", " outputs = tf.linalg.matvec(self.kernel, inputs, transpose_a=True)\n", " outputs = tf.nn.bias_add(outputs, self.bias)\n", " return tf.nn.leaky_relu(outputs)\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "RUZkcXegc0yR" }, "source": [ "类似地，定义一个 2D 卷积层：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:10:30.535653Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:10:30.534972Z", 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kernel_shape = 2 * (self.kernel_size,) + (input_shape[-1], self.filters)\n", " kernel = tf.keras.initializers.GlorotUniform()(shape=kernel_shape)\n", " bias = tf.keras.initializers.Zeros()(shape=(self.filters,))\n", " else:\n", " kernel, bias = other.kernel, other.bias\n", " self.kernel = tf.Variable(\n", " tf.cast(kernel, self.variable_dtype), name=\"kernel\")\n", " self.bias = tf.Variable(\n", " tf.cast(bias, self.variable_dtype), name=\"bias\")\n", " self.built = True\n", "\n", " def call(self, inputs):\n", " outputs = tf.nn.convolution(\n", " inputs, self.kernel, strides=self.strides, padding=self.padding)\n", " outputs = tf.nn.bias_add(outputs, self.bias)\n", " return tf.nn.leaky_relu(outputs)\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "6xWa1hHMdCpG" }, "source": [ "在继续模型压缩之前，我们来检查一下是否可以成功地训练一个常规分类器。\n", "\n", "定义模型架构：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:10:30.547662Z", 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"熵惩罚重参数化（EPR）有两个主要组成部分：\n", "\n", "- 在训练期间对模型权重施加**惩罚**，该惩罚对应于概率模型下的熵，并与权重的编码方案相匹配。下面，我们定义一个实现此惩罚的 Keras `Regularizer`。\n", "\n", "- **重新参数化**权重，即将它们带入更具可压缩性的潜在表示中（在可压缩性和模型性能之间达成更好的权衡）。对于卷积核，[已经证明](https://arxiv.org/abs/1906.06624)傅里叶域是一个很好的表示。对于其他参数，以下示例仅使用具有不同量化步长的标量量化（舍入）。" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "e4jmnqEmO6eB" }, "source": [ "首先，定义惩罚。\n", "\n", "下面的示例使用在 `tfc.PowerLawEntropyModel` 类中实现的代码/概率模型，灵感来自论文 [Optimizing the Communication-Accuracy Trade-off in Federated Learning with Rate-Distortion Theory](https://arxiv.org/abs/2201.02664)。惩罚定义为：$$ \\log \\Bigl(\\frac {|x| + \\alpha} \\alpha\\Bigr)，$$ 其中 $x$ 是模型参数或其潜在表示的一个元素，$\\alpha$ 是一个数值稳定性在 0 附近小常量。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:14:53.429156Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:14:53.428584Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T22:14:53.608395Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T22:14:53.607649Z" }, "id": 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" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "_ = tf.linspace(-5., 5., 501)\n", "plt.plot(_, tfc.PowerLawEntropyModel(0).penalty(_));\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "Gr3-6vLrwo-H" }, "source": [ "这种惩罚实际上是一种正则化损失（有时称为“权重损失”）。它是凹形的，顶点为零，这一事实鼓励权重稀疏。用于压缩权重的编码方案是 [Elias gamma 码](https://en.wikipedia.org/wiki/Elias_gamma_coding)，它为元素大小产生长度为 $ 1 + \\lfloor \\log_2 |x| \\rfloor $ 比特的编码。也就是说，它与惩罚相匹配，并应用惩罚从而最小化预期的代码长度。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:14:53.612472Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:14:53.611884Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T22:14:53.617335Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T22:14:53.616684Z" }, "id": "H1Yt6e1ub6pU" }, "outputs": [], "source": [ "class PowerLawRegularizer(tf.keras.regularizers.Regularizer):\n", "\n", " def __init__(self, lmbda):\n", " super().__init__()\n", " self.lmbda = lmbda\n", "\n", " def __call__(self, variable):\n", " em = tfc.PowerLawEntropyModel(coding_rank=variable.shape.rank)\n", " return self.lmbda * em.penalty(variable)\n", "\n", "# Normalizing the weight of the penalty by the number of model parameters is a\n", "# good rule of thumb to produce comparable results across models.\n", "regularizer = PowerLawRegularizer(lmbda=2./classifier.count_params())\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "kyQc35QTf8Aq" }, "source": [ "其次，定义 `CustomDense` 和 `CustomConv2D` 的子类，它们具有以下附加功能：\n", "\n", "- 它们接受上述 Regularizer 的一个实例，并将其应用于训练期间的内核和偏差。\n", "- 它们将内核和偏差定义为 `@property`，每当访问变量时，它们都会使用直通梯度执行量化。这准确地反映了稍后在压缩模型中执行的计算。\n", "- 它们定义了额外的 `log_step` 变量，代表量化步长的对数。量化越粗，模型越小，但准确率越低。每个模型参数的量化步长都可训练，因此对惩罚损失函数执行优化将确定最佳量化步长。\n", "\n", "量化步长定义如下：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:14:53.620751Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:14:53.620241Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T22:14:53.623787Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T22:14:53.623137Z" }, "id": "60fMt3avgSFw" }, "outputs": [], "source": [ "def quantize(latent, log_step):\n", " step = tf.exp(log_step)\n", " return tfc.round_st(latent / step) * step\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "stKrchp7mB0b" }, "source": [ "有了它，我们可以定义密集层：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 12, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:14:53.627309Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:14:53.626671Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T22:14:53.634638Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T22:14:53.633978Z" }, "id": "Ciz1F1WsXre_" }, "outputs": [], "source": [ "class CompressibleDense(CustomDense):\n", "\n", " def __init__(self, regularizer, *args, **kwargs):\n", " super().__init__(*args, **kwargs)\n", " self.regularizer = regularizer\n", "\n", " def build(self, input_shape, other=None):\n", " \"\"\"Instantiates weights, optionally initializing them from `other`.\"\"\"\n", " super().build(input_shape, other=other)\n", " if other is not None and hasattr(other, \"kernel_log_step\"):\n", " kernel_log_step = other.kernel_log_step\n", " bias_log_step = other.bias_log_step\n", " else:\n", " kernel_log_step = bias_log_step = -4.\n", " self.kernel_log_step = tf.Variable(\n", " tf.cast(kernel_log_step, self.variable_dtype), name=\"kernel_log_step\")\n", " self.bias_log_step = tf.Variable(\n", " tf.cast(bias_log_step, self.variable_dtype), name=\"bias_log_step\")\n", " self.add_loss(lambda: self.regularizer(\n", " self.kernel_latent / tf.exp(self.kernel_log_step)))\n", " self.add_loss(lambda: self.regularizer(\n", " self.bias_latent / tf.exp(self.bias_log_step)))\n", "\n", " @property\n", " def kernel(self):\n", " return quantize(self.kernel_latent, self.kernel_log_step)\n", "\n", " @kernel.setter\n", " def kernel(self, kernel):\n", " self.kernel_latent = tf.Variable(kernel, name=\"kernel_latent\")\n", "\n", " @property\n", " def bias(self):\n", " return quantize(self.bias_latent, self.bias_log_step)\n", "\n", " @bias.setter\n", " def bias(self, bias):\n", " self.bias_latent = tf.Variable(bias, name=\"bias_latent\")\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "CsykbQO0hxzW" }, "source": [ "卷积层类似。此外，只要设置了卷积核，就会将卷积核作为其实值离散傅里叶变换 (RDFT) 存储，并且每当使用该核时，变换都会被反转。由于内核的不同频率分量往往或多或少是可压缩的，因此其中的每个分量都被分配了自己的量化步长。\n", "\n", "按如下方式定义傅里叶变换及其逆变换：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 13, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:14:53.638194Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:14:53.637577Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T22:14:53.643061Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T22:14:53.642372Z" }, "id": "rUFMKGHDguJS" }, "outputs": [], "source": [ "def to_rdft(kernel, kernel_size):\n", " # The kernel has shape (H, W, I, O) -> transpose to take DFT over last two\n", " # dimensions.\n", " kernel = tf.transpose(kernel, (2, 3, 0, 1))\n", " # The RDFT has type complex64 and shape (I, O, FH, FW).\n", " kernel_rdft = tf.signal.rfft2d(kernel)\n", " # Map real and imaginary parts into regular floats. The result is float32\n", " # and has shape (I, O, FH, FW, 2).\n", " kernel_rdft = tf.stack(\n", " [tf.math.real(kernel_rdft), tf.math.imag(kernel_rdft)], axis=-1)\n", " # Divide by kernel size to make the DFT orthonormal (length-preserving).\n", " return kernel_rdft / kernel_size\n", "\n", "def from_rdft(kernel_rdft, kernel_size):\n", " # Undoes the transformations in to_rdft.\n", " kernel_rdft *= kernel_size\n", " kernel_rdft = tf.dtypes.complex(*tf.unstack(kernel_rdft, axis=-1))\n", " kernel = tf.signal.irfft2d(kernel_rdft, fft_length=2 * (kernel_size,))\n", " return tf.transpose(kernel, (2, 3, 0, 1))\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "esZZrJ5ImVDY" }, "source": [ "这样，将卷积层定义为：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 14, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:14:53.646410Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:14:53.645985Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T22:14:53.862290Z", "shell.execute_reply": 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self.kernel_latent / tf.exp(self.kernel_log_step)))\n", " self.add_loss(lambda: self.regularizer(\n", " self.bias_latent / tf.exp(self.bias_log_step)))\n", "\n", " @property\n", " def kernel(self):\n", " kernel_rdft = quantize(self.kernel_latent, self.kernel_log_step)\n", " return from_rdft(kernel_rdft, self.kernel_size)\n", "\n", " @kernel.setter\n", " def kernel(self, kernel):\n", " kernel_rdft = to_rdft(kernel, self.kernel_size)\n", " self.kernel_latent = tf.Variable(kernel_rdft, name=\"kernel_latent\")\n", "\n", " @property\n", " def bias(self):\n", " return quantize(self.bias_latent, self.bias_log_step)\n", "\n", " @bias.setter\n", " def bias(self, bias):\n", " self.bias_latent = tf.Variable(bias, name=\"bias_latent\")\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "1-ekDDQ9jidI" }, "source": [ "使用与上面相同的架构定义分类器模型，但使用以下修改后的层：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:14:53.865886Z", 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@property\n", " def bias(self):\n", " bias_shape = (self.filters,)\n", " return decompress_latent(\n", " self.bias_compressed, bias_shape, self.bias_log_step)\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "tzvMCM0El2iW" }, "source": [ "卷积层类与上面类似。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 19, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:19:34.006140Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:19:34.005489Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T22:19:34.012367Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T22:19:34.011575Z" }, "id": "hS-2ADA6iWeQ" }, "outputs": [], "source": [ "class CompressedConv2D(CustomConv2D):\n", "\n", " def build(self, input_shape, other=None):\n", " assert isinstance(other, CompressibleConv2D)\n", " self.input_channels = other.kernel.shape[2]\n", " self.kernel_compressed, self.kernel_log_step = compress_latent(\n", " other.kernel_latent, other.kernel_log_step, \"kernel\")\n", " self.bias_compressed, self.bias_log_step = compress_latent(\n", " 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{compressed_accuracy:0.4f}\")\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "KtFhpXh6uaIY" }, "source": [ "压缩模型的分类准确率与训练期间达到的分类准确率相同！\n", "\n", "此外，压缩后的模型权重的大小远小于原始模型的大小：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 22, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:19:35.829730Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:19:35.829041Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T22:19:35.850509Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T22:19:35.849772Z" }, "id": "Qp-ecfuYufbs" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Size of original model weights: 5024320 bytes\n", "Size of compressed model weights: 18653 bytes\n", "Compression ratio: 269x\n" ] } ], "source": [ "def get_weight_size_in_bytes(weight):\n", " if weight.dtype == tf.string:\n", " return tf.reduce_sum(tf.strings.length(weight, unit=\"BYTE\"))\n", " else:\n", " return tf.size(weight) * weight.dtype.size\n", "\n", "original_size = sum(map(get_weight_size_in_bytes, 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"print(f\"Original on-disk size (ZIP compressed): {original_zip_size} bytes\")\n", "print(f\"Compressed on-disk size (ZIP compressed): {compressed_zip_size} bytes\")\n", "print(f\"Compression ratio: {(original_zip_size/compressed_zip_size):0.0f}x\")\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "FSITvJrlAhZs" }, "source": [ "## 正则化效果和大小-准确度权衡\n", "\n", "上面，$\\lambda$ 超参数被设置为 2（通过模型中的参数数量进行标准化）。随着我们增加 $\\lambda$，模型权重的可压缩性受到越来越严重的惩罚。\n", "\n", "对于较低的值，惩罚可以起到权重调节器的作用。它实际上对分类器的泛化性能有有益的影响，并且可以在验证数据集上产生略高的准确率：\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 24, "metadata": { "cellView": "form", "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T22:19:39.147450Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T22:19:39.147155Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T22:19:39.151493Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T22:19:39.150760Z" }, "id": "4rhmKu98FdPJ" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Accuracy of the vanilla classifier: 0.9836\n", "Accuracy of the 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