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"id": "8b6f4aa6b1b5"
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"**Copyright 2021 The TensorFlow Authors.**"
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"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:45:55.981655Z",
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"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:45:55.985066Z"
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"id": "mEE8NFIMSGO-"
},
"outputs": [],
"source": [
"#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
"# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
"# You may obtain a copy of the License at\n",
"#\n",
"# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
"#\n",
"# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
"# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
"# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
"# See the License for the specific language governing permissions and\n",
"# limitations under the License."
]
},
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"id": "MfBg1C5NB3X0"
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""
]
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"id": "SyiSRgdtSGPC"
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"# Pruning preserving quantization aware training (PQAT) Keras example"
]
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{
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"metadata": {
"id": "dKnJyAaASGPD"
},
"source": [
"## Overview\n",
"\n",
"This is an end to end example showing the usage of the **pruning preserving quantization aware training (PQAT)** API, part of the TensorFlow Model Optimization Toolkit's collaborative optimization pipeline.\n",
"\n",
"### Other pages\n",
"\n",
"For an introduction to the pipeline and other available techniques, see the [collaborative optimization overview page](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/combine/collaborative_optimization).\n",
"\n",
"### Contents\n",
"\n",
"In the tutorial, you will:\n",
"\n",
"1. Train a `keras` model for the MNIST dataset from scratch.\n",
"2. Fine-tune the model with pruning, using the sparsity API, and see the accuracy.\n",
"3. Apply QAT and observe the loss of sparsity.\n",
"4. Apply PQAT and observe that the sparsity applied earlier has been preserved.\n",
"5. Generate a TFLite model and observe the effects of applying PQAT on it.\n",
"6. Compare the achieved PQAT model accuracy with a model quantized using post-training quantization."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "RgcQznnZSGPE"
},
"source": [
"## Setup\n",
"\n",
"You can run this Jupyter Notebook in your local [virtualenv](https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python3#2.-create-a-virtual-environment-recommended) or [colab](https://colab.sandbox.google.com/). For details of setting up dependencies, please refer to the [installation guide](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/install). "
]
},
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"cell_type": "code",
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"metadata": {
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"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:45:55.988623Z",
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"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:45:59.854726Z"
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"id": "3asgXMqnSGPE"
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"source": [
"! pip install -q tensorflow-model-optimization"
]
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"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:45:59.859425Z",
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"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:46:03.415805Z",
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"id": "gL6JiLXkSGPI"
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"text": [
"2025-06-21 11:46:00.181320: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:467] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered\n",
"WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR\n",
"E0000 00:00:1750506360.203691 38386 cuda_dnn.cc:8579] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered\n",
"E0000 00:00:1750506360.210714 38386 cuda_blas.cc:1407] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered\n",
"W0000 00:00:1750506360.228609 38386 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.\n",
"W0000 00:00:1750506360.228635 38386 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.\n",
"W0000 00:00:1750506360.228638 38386 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.\n",
"W0000 00:00:1750506360.228640 38386 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.\n"
]
}
],
"source": [
"import tensorflow as tf\n",
"import tf_keras as keras\n",
"\n",
"import numpy as np\n",
"import tempfile\n",
"import zipfile\n",
"import os"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "dKzOfl5FSGPL"
},
"source": [
"## Train a keras model for MNIST without pruning"
]
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{
"cell_type": "code",
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"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:46:03.419702Z",
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"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:47:20.396375Z"
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"id": "w7Fd6jZ7SGPL"
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"output_type": "stream",
"text": [
"2025-06-21 11:46:03.997313: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_platform.cc:51] failed call to cuInit: INTERNAL: CUDA error: Failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected\n"
]
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"text": [
"Epoch 1/10\n"
]
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"\r",
" 1/1688 [..............................] - ETA: 13:26 - loss: 2.3634 - accuracy: 0.1250"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 11/1688 [..............................] - ETA: 8s - loss: 2.1907 - accuracy: 0.2301 "
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 22/1688 [..............................] - ETA: 8s - loss: 2.0589 - accuracy: 0.3494"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 33/1688 [..............................] - ETA: 8s - loss: 1.8862 - accuracy: 0.4848"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 45/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 1.7140 - accuracy: 0.5528"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 57/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 1.5425 - accuracy: 0.6047"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 69/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 1.4023 - accuracy: 0.6431"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 81/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 1.2826 - accuracy: 0.6748"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 93/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 1.1966 - accuracy: 0.6946"
]
},
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 105/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 1.1228 - accuracy: 0.7107"
]
},
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 117/1688 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 1.0647 - accuracy: 0.7254"
]
},
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"output_type": "stream",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 129/1688 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 1.0086 - accuracy: 0.7393"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 141/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.9642 - accuracy: 0.7493"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 153/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.9234 - accuracy: 0.7602"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 165/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.8864 - accuracy: 0.7695"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 177/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.8565 - accuracy: 0.7760"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 189/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.8233 - accuracy: 0.7827"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 201/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.7951 - accuracy: 0.7901"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 213/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.7730 - accuracy: 0.7959"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 225/1688 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 0.7471 - accuracy: 0.8029"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 237/1688 [===>..........................] - ETA: 6s - loss: 0.7293 - accuracy: 0.8067"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 249/1688 [===>..........................] - ETA: 6s - loss: 0.7146 - accuracy: 0.8102"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1391/1688 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 0.0674 - accuracy: 0.9800"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1404/1688 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 0.0671 - accuracy: 0.9801"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0583 - accuracy: 0.9826 - val_loss: 0.0637 - val_accuracy: 0.9823\n"
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" 290/1688 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 0.0332 - accuracy: 0.9900"
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1661/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0342 - accuracy: 0.9893"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1673/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0341 - accuracy: 0.9893"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1685/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0343 - accuracy: 0.9892"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1688/1688 [==============================] - 8s 4ms/step - loss: 0.0343 - accuracy: 0.9892 - val_loss: 0.0622 - val_accuracy: 0.9837\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 4,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Load MNIST dataset\n",
"mnist = keras.datasets.mnist\n",
"(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()\n",
"\n",
"# Normalize the input image so that each pixel value is between 0 to 1.\n",
"train_images = train_images / 255.0\n",
"test_images = test_images / 255.0\n",
"\n",
"model = keras.Sequential([\n",
" keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28)),\n",
" keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28, 1)),\n",
" keras.layers.Conv2D(filters=12, kernel_size=(3, 3),\n",
" activation=tf.nn.relu),\n",
" keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),\n",
" keras.layers.Flatten(),\n",
" keras.layers.Dense(10)\n",
"])\n",
"\n",
"# Train the digit classification model\n",
"model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
"model.fit(\n",
" train_images,\n",
" train_labels,\n",
" validation_split=0.1,\n",
" epochs=10\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "rBOQ8MeESGPO"
},
"source": [
"### Evaluate the baseline model and save it for later usage"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:47:20.400921Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:47:20.400102Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:47:21.121635Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:47:21.120846Z"
},
"id": "HYulekocSGPP"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Baseline test accuracy: 0.9803000092506409\n",
"Saving model to: /tmpfs/tmp/tmpe6y2pzu6.h5\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/tmpfs/tmp/ipykernel_38386/3680774635.py:8: UserWarning: You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native TF-Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')`.\n",
" keras.models.save_model(model, keras_file, include_optimizer=False)\n"
]
}
],
"source": [
"_, baseline_model_accuracy = model.evaluate(\n",
" test_images, test_labels, verbose=0)\n",
"\n",
"print('Baseline test accuracy:', baseline_model_accuracy)\n",
"\n",
"_, keras_file = tempfile.mkstemp('.h5')\n",
"print('Saving model to: ', keras_file)\n",
"keras.models.save_model(model, keras_file, include_optimizer=False)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "cWPgcnjKSGPR"
},
"source": [
"## Prune and fine-tune the model to 50% sparsity"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Y2wKK7w9SGPS"
},
"source": [
"Apply the `prune_low_magnitude()` API to prune the whole pre-trained model to demonstrate and observe its effectiveness in reducing the model size when applying zip, while maintaining accuracy. For how best to use the API to achieve the best compression rate while maintaining your target accuracy, refer to the [pruning comprehensive guide](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/pruning/comprehensive_guide)."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ea40z522SGPT"
},
"source": [
"### Define the model and apply the sparsity API"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "7aOB5vjOZMTS"
},
"source": [
"The model needs to be pre-trained before using the sparsity API."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:47:21.125429Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:47:21.124716Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:47:21.741402Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:47:21.740639Z"
},
"id": "OzqKKt0mSGPT"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Model: \"sequential\"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" Layer (type) Output Shape Param # \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" prune_low_magnitude_reshap (None, 28, 28, 1) 1 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" e (PruneLowMagnitude) \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" prune_low_magnitude_conv2d (None, 26, 26, 12) 230 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" (PruneLowMagnitude) \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" prune_low_magnitude_max_po (None, 13, 13, 12) 1 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" oling2d (PruneLowMagnitude \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" ) \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" prune_low_magnitude_flatte (None, 2028) 1 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" n (PruneLowMagnitude) \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" prune_low_magnitude_dense (None, 10) 40572 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" (PruneLowMagnitude) \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Total params: 40805 (159.41 KB)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Trainable params: 20410 (79.73 KB)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Non-trainable params: 20395 (79.69 KB)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
}
],
"source": [
"import tensorflow_model_optimization as tfmot\n",
"\n",
"prune_low_magnitude = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude\n",
"\n",
"pruning_params = {\n",
" 'pruning_schedule': tfmot.sparsity.keras.ConstantSparsity(0.5, begin_step=0, frequency=100)\n",
" }\n",
"\n",
"callbacks = [\n",
" tfmot.sparsity.keras.UpdatePruningStep()\n",
"]\n",
"\n",
"pruned_model = prune_low_magnitude(model, **pruning_params)\n",
"\n",
"# Use smaller learning rate for fine-tuning\n",
"opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5)\n",
"\n",
"pruned_model.compile(\n",
" loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" optimizer=opt,\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
"pruned_model.summary()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ev4MyClmSGPW"
},
"source": [
"### Fine-tune the model and evaluate the accuracy against baseline"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "vQoy9CcASGPX"
},
"source": [
"Fine-tune the model with pruning for 3 epochs."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:47:21.744802Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:47:21.744228Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:47:47.651638Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:47:47.650850Z"
},
"id": "jn29-coXSGPX"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/3\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/1688 [..............................] - ETA: 47:52 - loss: 0.0297 - accuracy: 1.0000"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 11/1688 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.0236 - accuracy: 0.9943 "
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 22/1688 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.0259 - accuracy: 0.9915"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 33/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0276 - accuracy: 0.9905"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 45/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0268 - accuracy: 0.9910"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 56/1688 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.0260 - accuracy: 0.9916"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 68/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.0245 - accuracy: 0.9931"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 80/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.0253 - accuracy: 0.9926"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 92/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.0243 - accuracy: 0.9929"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 103/1688 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.0281 - accuracy: 0.9912"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 115/1688 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.0390 - accuracy: 0.9872"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 127/1688 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.0509 - accuracy: 0.9833"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 139/1688 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.0617 - accuracy: 0.9798"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 151/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0700 - accuracy: 0.9768"
]
},
{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1503/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0618 - accuracy: 0.9810"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1514/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0615 - accuracy: 0.9811"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 168/1688 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.0485 - accuracy: 0.9864"
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]
},
"execution_count": 7,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Fine-tune model\n",
"pruned_model.fit(\n",
" train_images,\n",
" train_labels,\n",
" epochs=3,\n",
" validation_split=0.1,\n",
" callbacks=callbacks)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "198b9e9ce00b"
},
"source": [
"Define helper functions to calculate and print the sparsity of the model."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:47:47.655184Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:47:47.654552Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:47:47.659814Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:47:47.659224Z"
},
"id": "69468934028c"
},
"outputs": [],
"source": [
"def print_model_weights_sparsity(model):\n",
"\n",
" for layer in model.layers:\n",
" if isinstance(layer, keras.layers.Wrapper):\n",
" weights = layer.trainable_weights\n",
" else:\n",
" weights = layer.weights\n",
" for weight in weights:\n",
" # ignore auxiliary quantization weights\n",
" if \"quantize_layer\" in weight.name:\n",
" continue\n",
" weight_size = weight.numpy().size\n",
" zero_num = np.count_nonzero(weight == 0)\n",
" print(\n",
" f\"{weight.name}: {zero_num/weight_size:.2%} sparsity \",\n",
" f\"({zero_num}/{weight_size})\",\n",
" )"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "abc304948a53"
},
"source": [
"Check that the model was correctly pruned. We need to strip the pruning wrapper first."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:47:47.662906Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:47:47.662369Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:47:47.690929Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:47:47.690241Z"
},
"id": "a3fada83ffd7"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"conv2d/kernel:0: 50.00% sparsity (54/108)\n",
"conv2d/bias:0: 0.00% sparsity (0/12)\n",
"dense/kernel:0: 50.00% sparsity (10140/20280)\n",
"dense/bias:0: 0.00% sparsity (0/10)\n"
]
}
],
"source": [
"stripped_pruned_model = tfmot.sparsity.keras.strip_pruning(pruned_model)\n",
"\n",
"print_model_weights_sparsity(stripped_pruned_model)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "dvaZKoxtTORx"
},
"source": [
"For this example, there is minimal loss in test accuracy after pruning, compared to the baseline."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:47:47.694048Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:47:47.693522Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:47:48.394772Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:47:48.394031Z"
},
"id": "bE7MxpWLTaQ1"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Baseline test accuracy: 0.9803000092506409\n",
"Pruned test accuracy: 0.977400004863739\n"
]
}
],
"source": [
"_, pruned_model_accuracy = pruned_model.evaluate(\n",
" test_images, test_labels, verbose=0)\n",
"\n",
"print('Baseline test accuracy:', baseline_model_accuracy)\n",
"print('Pruned test accuracy:', pruned_model_accuracy)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "VXfPMa6ISGPd"
},
"source": [
"## Apply QAT and PQAT and check effect on model sparsity in both cases"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "1zr_QIhcUeuC"
},
"source": [
"Next, we apply both QAT and pruning-preserving QAT (PQAT) on the pruned model and observe that PQAT preserves sparsity on your pruned model. Note that we stripped pruning wrappers from your pruned model with `tfmot.sparsity.keras.strip_pruning` before applying PQAT API."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:47:48.398376Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:47:48.397731Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:47:57.689754Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:47:57.688954Z"
},
"id": "4h6tSvMzSGPd"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Train qat model:\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/422 [..............................] - ETA: 3:51 - loss: 0.0587 - accuracy: 0.9844"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 8/422 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.0502 - accuracy: 0.9863 "
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 16/422 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 0.0536 - accuracy: 0.9854"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 24/422 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 0.0476 - accuracy: 0.9873"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 32/422 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.0448 - accuracy: 0.9880"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 40/422 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.0445 - accuracy: 0.9881"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 48/422 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.0443 - accuracy: 0.9880"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 56/422 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.0426 - accuracy: 0.9881"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 64/422 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0409 - accuracy: 0.9886"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 72/422 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.0410 - accuracy: 0.9884"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 80/422 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.0410 - accuracy: 0.9880"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 88/422 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.0406 - accuracy: 0.9882"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 96/422 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.0415 - accuracy: 0.9876"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"104/422 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.0412 - accuracy: 0.9877"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"112/422 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.0413 - accuracy: 0.9877"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"120/422 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.0404 - accuracy: 0.9881"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"128/422 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 0.0405 - accuracy: 0.9879"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"136/422 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 0.0399 - accuracy: 0.9880"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"144/422 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 0.0399 - accuracy: 0.9878"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"152/422 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 0.0398 - accuracy: 0.9879"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"160/422 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 0.0391 - accuracy: 0.9881"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"168/422 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 0.0394 - accuracy: 0.9880"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"176/422 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 0.0392 - accuracy: 0.9880"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"185/422 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 0.0392 - accuracy: 0.9881"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"194/422 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 0.0399 - accuracy: 0.9878"
]
},
{
"name": "stdout",
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"text": [
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"Train pqat model:\n"
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"319/422 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0406 - accuracy: 0.9885"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"327/422 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.0404 - accuracy: 0.9886"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"336/422 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.0400 - accuracy: 0.9887"
]
},
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"345/422 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0397 - accuracy: 0.9887"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"354/422 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0396 - accuracy: 0.9888"
]
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"output_type": "stream",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"363/422 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0396 - accuracy: 0.9888"
]
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"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"372/422 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0394 - accuracy: 0.9889"
]
},
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"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"381/422 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0390 - accuracy: 0.9890"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"390/422 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0391 - accuracy: 0.9889"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"399/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0389 - accuracy: 0.9890"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"408/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0386 - accuracy: 0.9890"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"417/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0384 - accuracy: 0.9891"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 4s 7ms/step - loss: 0.0385 - accuracy: 0.9891 - val_loss: 0.0566 - val_accuracy: 0.9837\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 11,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# QAT\n",
"qat_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model(stripped_pruned_model)\n",
"\n",
"qat_model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"print('Train qat model:')\n",
"qat_model.fit(train_images, train_labels, batch_size=128, epochs=1, validation_split=0.1)\n",
"\n",
"# PQAT\n",
"quant_aware_annotate_model = tfmot.quantization.keras.quantize_annotate_model(\n",
" stripped_pruned_model)\n",
"pqat_model = tfmot.quantization.keras.quantize_apply(\n",
" quant_aware_annotate_model,\n",
" tfmot.experimental.combine.Default8BitPrunePreserveQuantizeScheme())\n",
"\n",
"pqat_model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"print('Train pqat model:')\n",
"pqat_model.fit(train_images, train_labels, batch_size=128, epochs=1, validation_split=0.1)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:47:57.692895Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:47:57.692293Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:47:57.699952Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:47:57.699234Z"
},
"id": "8e90c14cce8d"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"QAT Model sparsity:\n",
"conv2d/kernel:0: 24.07% sparsity (26/108)\n",
"conv2d/bias:0: 0.00% sparsity (0/12)\n",
"dense/kernel:0: 14.67% sparsity (2975/20280)\n",
"dense/bias:0: 0.00% sparsity (0/10)\n",
"PQAT Model sparsity:\n",
"conv2d/kernel:0: 50.00% sparsity (54/108)\n",
"conv2d/bias:0: 0.00% sparsity (0/12)\n",
"dense/kernel:0: 50.00% sparsity (10140/20280)\n",
"dense/bias:0: 0.00% sparsity (0/10)\n"
]
}
],
"source": [
"print(\"QAT Model sparsity:\")\n",
"print_model_weights_sparsity(qat_model)\n",
"print(\"PQAT Model sparsity:\")\n",
"print_model_weights_sparsity(pqat_model)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "2877629dd054"
},
"source": [
"## See compression benefits of PQAT model\n",
"\n",
"Define helper function to get zipped model file."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:47:57.703182Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:47:57.702571Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:47:57.706916Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:47:57.706220Z"
},
"id": "b72869768986"
},
"outputs": [],
"source": [
"def get_gzipped_model_size(file):\n",
" # It returns the size of the gzipped model in kilobytes.\n",
"\n",
" _, zipped_file = tempfile.mkstemp('.zip')\n",
" with zipfile.ZipFile(zipped_file, 'w', compression=zipfile.ZIP_DEFLATED) as f:\n",
" f.write(file)\n",
"\n",
" return os.path.getsize(zipped_file)/1000"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "a1ef78df5740"
},
"source": [
"Since this is a small model, the difference between the two models isn't very noticeable. Applying pruning and PQAT to a bigger production model would yield a more significant compression."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:47:57.709628Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:47:57.709358Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:48:01.127884Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:48:01.127057Z"
},
"id": "057965bfae3d"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmpfs/tmp/tmpby5lp_3e/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmpfs/tmp/tmpby5lp_3e/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/lite/python/convert.py:854: UserWarning: Statistics for quantized inputs were expected, but not specified; continuing anyway.\n",
" warnings.warn(\n",
"WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR\n",
"W0000 00:00:1750506479.328212 38386 tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:365] Ignored output_format.\n",
"W0000 00:00:1750506479.328251 38386 tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:368] Ignored drop_control_dependency.\n",
"I0000 00:00:1750506479.342159 38386 mlir_graph_optimization_pass.cc:425] MLIR V1 optimization pass is not enabled\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmpfs/tmp/tmpy9_zurxz/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmpfs/tmp/tmpy9_zurxz/assets\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"QAT model size: 16.134 KB\n",
"PQAT model size: 14.061 KB\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/lite/python/convert.py:854: UserWarning: Statistics for quantized inputs were expected, but not specified; continuing anyway.\n",
" warnings.warn(\n",
"W0000 00:00:1750506480.897337 38386 tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:365] Ignored output_format.\n",
"W0000 00:00:1750506480.897365 38386 tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:368] Ignored drop_control_dependency.\n"
]
}
],
"source": [
"# QAT model\n",
"converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(qat_model)\n",
"converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]\n",
"qat_tflite_model = converter.convert()\n",
"qat_model_file = 'qat_model.tflite'\n",
"# Save the model.\n",
"with open(qat_model_file, 'wb') as f:\n",
" f.write(qat_tflite_model)\n",
" \n",
"# PQAT model\n",
"converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(pqat_model)\n",
"converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]\n",
"pqat_tflite_model = converter.convert()\n",
"pqat_model_file = 'pqat_model.tflite'\n",
"# Save the model.\n",
"with open(pqat_model_file, 'wb') as f:\n",
" f.write(pqat_tflite_model)\n",
" \n",
"print(\"QAT model size: \", get_gzipped_model_size(qat_model_file), ' KB')\n",
"print(\"PQAT model size: \", get_gzipped_model_size(pqat_model_file), ' KB')"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "286cd588785a"
},
"source": [
"## See the persistence of accuracy from TF to TFLite\n",
"\n",
"Define a helper function to evaluate the TFLite model on the test dataset."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:48:01.131022Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:48:01.130485Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:48:01.136716Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:48:01.136020Z"
},
"id": "8808bb8628bd"
},
"outputs": [],
"source": [
"def eval_model(interpreter):\n",
" input_index = interpreter.get_input_details()[0][\"index\"]\n",
" output_index = interpreter.get_output_details()[0][\"index\"]\n",
"\n",
" # Run predictions on every image in the \"test\" dataset.\n",
" prediction_digits = []\n",
" for i, test_image in enumerate(test_images):\n",
" if i % 1000 == 0:\n",
" print(f\"Evaluated on {i} results so far.\")\n",
" # Pre-processing: add batch dimension and convert to float32 to match with\n",
" # the model's input data format.\n",
" test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0).astype(np.float32)\n",
" interpreter.set_tensor(input_index, test_image)\n",
"\n",
" # Run inference.\n",
" interpreter.invoke()\n",
"\n",
" # Post-processing: remove batch dimension and find the digit with highest\n",
" # probability.\n",
" output = interpreter.tensor(output_index)\n",
" digit = np.argmax(output()[0])\n",
" prediction_digits.append(digit)\n",
"\n",
" print('\\n')\n",
" # Compare prediction results with ground truth labels to calculate accuracy.\n",
" prediction_digits = np.array(prediction_digits)\n",
" accuracy = (prediction_digits == test_labels).mean()\n",
" return accuracy"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "dd9e954bd826"
},
"source": [
"You evaluate the model, which has been pruned and quantized, and then see the accuracy from TensorFlow persists in the TFLite backend."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:48:01.139568Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:48:01.138973Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:48:01.761537Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:48:01.760733Z"
},
"id": "4eaf0160ea09"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/lite/python/interpreter.py:457: UserWarning: Warning: tf.lite.Interpreter is deprecated and is scheduled for deletion in\n",
" TF 2.20. Please use the LiteRT interpreter from the ai_edge_litert package.\n",
" See the [migration guide](https://ai.google.dev/edge/litert/migration)\n",
" for details.\n",
" \n",
" warnings.warn(_INTERPRETER_DELETION_WARNING)\n",
"INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 0 results so far.\n",
"Evaluated on 1000 results so far.\n",
"Evaluated on 2000 results so far.\n",
"Evaluated on 3000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 4000 results so far.\n",
"Evaluated on 5000 results so far.\n",
"Evaluated on 6000 results so far.\n",
"Evaluated on 7000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 8000 results so far.\n",
"Evaluated on 9000 results so far.\n",
"\n",
"\n",
"Pruned and quantized TFLite test_accuracy: 0.9816\n",
"Pruned TF test accuracy: 0.977400004863739\n"
]
}
],
"source": [
"interpreter = tf.lite.Interpreter(pqat_model_file)\n",
"interpreter.allocate_tensors()\n",
"\n",
"pqat_test_accuracy = eval_model(interpreter)\n",
"\n",
"print('Pruned and quantized TFLite test_accuracy:', pqat_test_accuracy)\n",
"print('Pruned TF test accuracy:', pruned_model_accuracy)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "26dec6d57704"
},
"source": [
"## Apply post-training quantization and compare to PQAT model\n",
"\n",
"Next, we use normal post-training quantization (no fine-tuning) on the pruned model and check its accuracy against the PQAT model. This demonstrates why you would need to use PQAT to improve the quantized model's accuracy.\n",
"\n",
"First, define a generator for the callibration dataset from the first 1000 training images."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:48:01.764588Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:48:01.764284Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:48:01.768439Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:48:01.767800Z"
},
"id": "e92771026b96"
},
"outputs": [],
"source": [
"def mnist_representative_data_gen():\n",
" for image in train_images[:1000]: \n",
" image = np.expand_dims(image, axis=0).astype(np.float32)\n",
" yield [image]"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "085aa0dbc8a8"
},
"source": [
"Quantize the model and compare accuracy to the previously acquired PQAT model. Note that the model quantized with fine-tuning achieves higher accuracy."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2025-06-21T11:48:01.770923Z",
"iopub.status.busy": "2025-06-21T11:48:01.770695Z",
"iopub.status.idle": "2025-06-21T11:48:03.154624Z",
"shell.execute_reply": "2025-06-21T11:48:03.153755Z"
},
"id": "0c913c4d4f9b"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmpfs/tmp/tmpw21bzd6b/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmpfs/tmp/tmpw21bzd6b/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/lite/python/convert.py:854: UserWarning: Statistics for quantized inputs were expected, but not specified; continuing anyway.\n",
" warnings.warn(\n",
"W0000 00:00:1750506482.189327 38386 tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:365] Ignored output_format.\n",
"W0000 00:00:1750506482.189352 38386 tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:368] Ignored drop_control_dependency.\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"fully_quantize: 0, inference_type: 6, input_inference_type: FLOAT32, output_inference_type: FLOAT32\n",
"/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/lite/python/interpreter.py:457: UserWarning: Warning: tf.lite.Interpreter is deprecated and is scheduled for deletion in\n",
" TF 2.20. Please use the LiteRT interpreter from the ai_edge_litert package.\n",
" See the [migration guide](https://ai.google.dev/edge/litert/migration)\n",
" for details.\n",
" \n",
" warnings.warn(_INTERPRETER_DELETION_WARNING)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 0 results so far.\n",
"Evaluated on 1000 results so far.\n",
"Evaluated on 2000 results so far.\n",
"Evaluated on 3000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 4000 results so far.\n",
"Evaluated on 5000 results so far.\n",
"Evaluated on 6000 results so far.\n",
"Evaluated on 7000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 8000 results so far.\n",
"Evaluated on 9000 results so far.\n",
"\n",
"\n",
"PQAT TFLite test_accuracy: 0.9816\n",
"Post-training (no fine-tuning) TF test accuracy: 0.9778\n"
]
}
],
"source": [
"converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(stripped_pruned_model)\n",
"converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]\n",
"converter.representative_dataset = mnist_representative_data_gen\n",
"post_training_tflite_model = converter.convert()\n",
"post_training_model_file = 'post_training_model.tflite'\n",
"# Save the model.\n",
"with open(post_training_model_file, 'wb') as f:\n",
" f.write(post_training_tflite_model)\n",
" \n",
"# Compare accuracy\n",
"interpreter = tf.lite.Interpreter(post_training_model_file)\n",
"interpreter.allocate_tensors()\n",
"\n",
"post_training_test_accuracy = eval_model(interpreter)\n",
"\n",
"print('PQAT TFLite test_accuracy:', pqat_test_accuracy)\n",
"print('Post-training (no fine-tuning) TF test accuracy:', post_training_test_accuracy)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "422b323172c5"
},
"source": [
"## Conclusion"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "7JhbpowqSGP1"
},
"source": [
"In this tutorial, you learned how to create a model, prune it using the sparsity API, and apply the sparsity-preserving quantization aware training (PQAT) to preserve sparsity while using QAT. The final PQAT model was compared to the QAT one to show that the sparsity is preserved in the former and lost in the latter. Next, the models were converted to TFLite to show the compression benefits of chaining pruning and PQAT model optimization techniques and the TFLite model was evaluated to ensure that the accuracy persists in the TFLite backend. Finally, the PQAT model was compared to a quantized pruned model achieved using the post-training quantization API to demonstrate the advantage of PQAT in recovering the accuracy loss from normal quantization."
]
}
],
"metadata": {
"colab": {
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"name": "pqat_example.ipynb",
"toc_visible": true
},
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
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"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
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Download notebook\n",
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