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save_distill_model

【免费下载链接】amctAMCT是CANN提供的昇腾AI处理器亲和的模型压缩工具仓。项目地址: https://gitcode.com/cann/amct

产品支持情况

功能说明

蒸馏接口，根据用户最终的蒸馏好的模型，生成最终量化精度仿真模型以及量化部署模型。

函数原型

save_distill_model(model, save_path, input_data, record_file=None, input_names=None, output_names=None, dynamic_axes=None)

参数说明

返回值说明

无

调用示例

import amct_pytorch as amct # 建立待进行蒸馏量化的网络图结构 model = build_model() model.load_state_dict(torch.load(state_dict_path)) input_data = tuple([torch.randn(input_shape)]) # 插入蒸馏API，将蒸馏的模型存为onnx文件 amct.save_distill_model( model, "./model/distilled", input_data, record_file="./results/records.txt", input_names=['input'], output_names=['output'], dynamic_axes={'input':{0: 'batch_size'}, 'output':{0: 'batch_size'}})

落盘文件说明：

• 精度仿真模型文件：ONNX格式的模型文件，模型名中包含fake_quant，可以在ONNX Runtime环境进行精度仿真。

• 部署模型文件：ONNX格式的模型文件，模型名中包含deploy，经过ATC转换工具转换后可部署到AI处理器。

重新执行蒸馏时，该接口输出的上述文件将会被覆盖。

【免费下载链接】amctAMCT是CANN提供的昇腾AI处理器亲和的模型压缩工具仓。项目地址: https://gitcode.com/cann/amct