一、相关背景

pytorch 从 1.3 开始增加了量化相关的接口，目前pytorch 最新版本已经到了1.11了，猜测其量化相关工具已经完善了（易用、模型速度提升，模型质量几乎不下降），所以开始记录量化相关知识。

注意

1. 本文开始写于 20220521，pytorch 版本 1.11。如果时间相差太多或者版本相差太多，后面的信息可能会不适用。
2. 相应资料均来自与pytorch官网

二、Quantization

量化相关知识就不介绍了，网上一大堆，pytorch也是一大堆介绍。这里就简单给出个pytorch的简介
https://pytorch.org/blog/introduction-to-quantization-on-pytorch/

pytorch 提供了三种量化方式，后面就这三种量化方式进行说明.

下面是动态量化和静态量化的支持的算子

2.1 Dynamic Quantization

特点

1. 会把模型的weights量化， 读activation的时候是float，但是计算的时候会把activation转化为int8，再进行int8的矩阵计算，再转化为float写入memory
2. 量化策略：https://pytorch.org/docs/stable/quantization-support.html

优点

1. 最简单的量化方法，无需校准数据（PQT/static quantization），更无须校准训练(QAT)。只需要简单的几行代码

   import torch.quantization
   quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(待量化的模型, {需要量化的算子集合}, dtype=torch.qint8)
   

缺点

1. 目前仅支持几种算子, Linear, LSTM, LSTMCell, GRUCell, and RNNCell。居然连nn.Conv2d都不支持（https://pytorch.org/tutorials/recipes/quantization.html），结果就是如果你自己试图量化官方的mobilenet，会发现模型的体积没有下降多少
   
2. inference的时候有个int8和float转化的过程，所以推理性能可能不会大幅增加。

实验

原始mobilenet v2的大小为 14.25 MB , dynamic quantization之后的大小为10.41 MB

def print_size_of_model(model):
    torch.save(model.state_dict(), "temp.p")
    print('Size (MB):', os.path.getsize("temp.p")/1e6)
    os.remove('temp.p')
    

mobilenetv2 = models.mobilenet_v2(pretrained=True)
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(mobilenetv2, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

print_size_of_model(mobilenetv2) # Size (MB): 14.258573
print_size_of_model(quantized_model) # Size (MB): 10.419337

2.2 Static Quantization

关于static quantization两篇重要的参考

1. A complete model definition and static quantization example ：https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html#quantization-api-summary
2. A dedicated static quantization tutorial ：https://pytorch.org/tutorials/advanced/static_quantization_tutorial.html