PyTorch Quantizationにおける torch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class() を使用したサンプルコード

2024-04-02

PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()の詳細解説

torch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()は、PyTorch Quantizationにおいて、カスタム量子化モジュールのスタンドアロン動作を制御する重要なメソッドです。このメソッドは、以下の2つの重要な役割を果たします。

  1. スタンドアロン動作の有効化: このメソッドを呼び出すことで、カスタム量子化モジュールがスタンドアロン動作で実行可能になります。スタンドアロン動作とは、カスタム量子化モジュールが、他のPyTorchモジュールに依存せずに独立して動作できることを意味します。
  2. スタンドアロンモジュールのクラス指定: このメソッドでは、スタンドアロン動作するカスタム量子化モジュールのクラスを指定する必要があります。

詳細解説

PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()は以下の引数を受け取ります。

  • module_class: スタンドアロン動作するカスタム量子化モジュールのクラス。このクラスは、torch.nn.Moduleを継承する必要があります。

以下のコードは、PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()を使用して、カスタム量子化モジュールのスタンドアロン動作を有効化し、スタンドアロンモジュールのクラスを指定する例です。

from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig

class MyCustomModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        # ここにカスタム量子化処理を記述
        return x

# スタンドアロン動作を有効化
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class(MyCustomModule)

注意事項

  • PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()は、torch.ao.quantization.quantize()関数を呼び出す前に呼び出す必要があります。
  • スタンドアロン動作するカスタム量子化モジュールは、torch.nn.Moduleを継承する必要があります。
  • スタンドアロン動作するカスタム量子化モジュールは、forward()メソッドを実装する必要があります。

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PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()を使用したサンプルコード

from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig

class MyCustomModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        # ここにカスタム量子化処理を記述
        return x

# スタンドアロン動作を有効化
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class(MyCustomModule)

# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model)

スタンドアロンモジュールに引数を渡す

from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig

class MyCustomModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_filters):
        super().__init__()
        self.conv = torch.nn.Conv2d(1, num_filters, 1)

    def forward(self, x):
        # ここにカスタム量子化処理を記述
        return self.conv(x)

# スタンドアロン動作を有効化
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class(MyCustomModule)

# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model, custom_module_class_args={'num_filters': 32})

スタンドアロンモジュールを複数使用する

from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig

class MyCustomModule1(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        # ここにカスタム量子化処理を記述
        return x

class MyCustomModule2(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        # ここにカスタム量子化処理を記述
        return x

# スタンドアロン動作を有効化
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class(MyCustomModule1, MyCustomModule2)

# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model)

スタンドアロンモジュールの詳細な設定

from torch.ao.quantization.fx.custom_config import PrepareCustomConfig

class MyCustomModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        # ここにカスタム量子化処理を記述
        return x

# スタンドアロンモジュールの詳細な設定
custom_module_config = {
    'standalone_module_class': MyCustomModule,
    'standalone_module_class_args': {'num_filters': 32},
    'qat_mode': 'fake_quant',
}

# スタンドアロン動作を有効化
PrepareCustomConfig.set_standalone_module_config(custom_module_config)

# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model)

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PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.quantization.fx.custom_config.PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()の代替方法

torch.ao.quantization.quantize_fx.convert()関数は、モデルを量子化し、カスタム量子化モジュールを含むすべてのモジュールをスタンドアロン動作に変換します。この関数は、PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()よりも簡潔な方法でカスタム量子化モジュールのスタンドアロン動作を有効化できます。

from torch.ao.quantization.quantize_fx import convert

# モデルを量子化
quantized_model = convert(model)

torch.ao.quantization.fx.custom_module.CustomModuleクラスは、スタンドアロン動作するカスタム量子化モジュールのベースクラスとして使用できます。このクラスを使用することで、PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()よりも詳細な制御が可能になります。

from torch.ao.quantization.fx.custom_module import CustomModule

class MyCustomModule(CustomModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        # ここにカスタム量子化処理を記述
        return x

# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model, custom_module_class=MyCustomModule)

手動によるスタンドアロン動作の実装

PrepareCustomConfig.set_standalone_module_class()torch.ao.quantization.quantize_fx.convert()を使用せず、手動でカスタム量子化モジュールのスタンドアロン動作を実装することも可能です。これは、高度な制御が必要な場合や、複雑なカスタム量子化処理を行う場合に役立ちます。

class MyCustomModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        # ここにカスタム量子化処理を記述
        return x

# モデルを量子化
quantized_model = torch.ao.quantization.quantize(model)

# スタンドアロン動作を手動で実装
def standalone_module_forward(module, x):
    # ここにカスタム量子化処理を記述
    return x

quantized_model.register_forward_hook(standalone_module_forward)

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