JS `Machine Learning` (`TensorFlow.js`/`ONNX Runtime Web`) `Model Compression` 与 `Quantization`

Alright, 各位观众老爷，欢迎来到今天的“模型减肥健身房”！我是你们的私人教练，今天就来聊聊如何让你的JavaScript机器学习模型变得更苗条、更快更强。

我们今天要讨论的是JS环境下的机器学习模型压缩与量化，主要针对TensorFlow.js和ONNX Runtime Web。记住，我们的目标是：让模型在浏览器里跑得飞起，而不是卡成PPT！

第一部分：为什么要给模型“减肥”？

想象一下，你辛辛苦苦训练了一个图像识别模型，精度杠杠的。但是，它有50MB那么大！用户访问你的网站，得先花半天时间下载这个模型，这谁受得了？

• 下载时间长： 用户体验差到爆，直接关掉页面，你哭都没地方哭。
• 内存占用高： 浏览器内存有限，模型太大容易导致页面崩溃。
• 计算速度慢： 硬件资源是有限的，模型越大，计算越慢，用户体验直线下降。
• 移动设备限制： 移动网络不稳定，设备性能也有限，大模型更是寸步难行。

所以，模型压缩是势在必行的！就好比你要参加马拉松，必须减掉多余的脂肪，才能跑得更快更远。

第二部分：模型压缩方法概览

模型压缩的方法有很多，我们这里重点介绍几种常用的：

• 量化 (Quantization)： 降低模型参数的精度，比如从32位浮点数(float32)变成8位整数(int8)。
• 剪枝 (Pruning)： 移除模型中不重要的连接或神经元，减少模型的大小。
• 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)： 用一个小的“学生”模型去学习一个大的“老师”模型的行为。
• 权重聚类 (Weight Clustering)： 将相似的权重聚类到一起，用一个值代表多个权重。

今天我们重点关注量化，因为它在JS环境下应用最广泛，效果也比较显著。

第三部分：量化 (Quantization)详解

量化，简单来说，就是把模型参数的精度降低。原本用float32表示的权重，现在用int8表示。虽然精度会损失一点，但是模型体积可以大大减小。

量化原理：

原本的浮点数范围是很大的，比如-100到100。我们要把它映射到int8的范围，比如-128到127。

这个过程涉及到两个重要的参数：

• Scale (缩放因子)： 用于将浮点数范围映射到整数范围。
• Zero Point (零点)： 用于处理浮点数中的0值，确保量化后0仍然是0。

量化公式：

量化后的整数值 = round(浮点数值 / Scale + Zero Point)

反量化公式：

反量化后的浮点数值 = (量化后的整数值 - Zero Point) * Scale

举个栗子：

假设我们要把浮点数3.14量化到int8，Scale是0.1，Zero Point是0。

量化后的整数值 = round(3.14 / 0.1 + 0) = round(31.4) = 31

反量化：

反量化后的浮点数值 = (31 - 0) * 0.1 = 3.1

可以看到，量化后的值和原始值有些许偏差，这就是量化带来的精度损失。

量化的种类：

• 训练后量化 (Post-Training Quantization)： 在模型训练完成后，直接对模型进行量化。这种方法简单易用，但是精度损失可能较大。
• 训练时量化 (Quantization-Aware Training)： 在模型训练过程中，模拟量化的过程，让模型学习如何更好地适应量化。这种方法精度更高，但是训练过程更复杂。

第四部分：TensorFlow.js中的量化

TensorFlow.js提供了一些工具来帮助我们进行量化。

1. 训练后量化:

TensorFlow.js converter 可以用来将 TensorFlow 模型转换成 TensorFlow.js 模型，并且在转换过程中进行量化。

• tf.lite.TFLiteConverter.fromGraphDef(): 从GraphDef protocol buffer 转换。
• tf.lite.TFLiteConverter.fromSavedModel(): 从SavedModel格式转换。

在转换时，我们可以通过设置quantization参数来指定量化方式。

// 假设你有一个 TensorFlow SavedModel
const savedModelDir = 'path/to/saved_model';

// 配置量化选项
const quantizationOptions = {
  "quantization": "float16" // 或者 "dynamic_range" / "int8"
};

// 使用 TensorFlow.js Converter
tf.loadGraphModel(savedModelDir).then(model => {
  model.save('path/to/converted_model', {quantization: 'float16'}); //量化后保存
});

// 或者使用 tf.lite.TFLiteConverter (需要Python环境)
// import tensorflow as tf
// converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("path/to/saved_model")
// converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
// # 可以设置 representative_dataset_fn 来进行更精细的 int8 量化 (需要校准数据)
// tflite_model = converter.convert()
// open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

解释：

• quantization: 'float16'： 将模型权重转换为float16格式，这是一种半精度浮点数格式，可以显著减小模型大小，同时保持相对较高的精度。
• quantization: 'dynamic_range'： 对权重进行动态范围量化，这是一种简单的量化方法，不需要校准数据，但精度损失可能较大。
• quantization: 'int8'： 将模型权重转换为int8格式，需要提供校准数据，以确定量化的scale和zero point，精度更高，但配置更复杂。 通常需要 representative_dataset_fn 函数来提供有代表性的数据样本，用于校准量化参数。

2. 加载量化后的模型：

// 加载量化后的模型
tf.loadLayersModel('path/to/converted_model/model.json').then(model => {
  // 使用模型进行预测
  const tensor = tf.tensor([[[[0.1, 0.2, 0.3]]]]]);
  const prediction = model.predict(tensor);
  prediction.print();
});

// 或者加载 tflite 模型
const model = await tf.loadGraphModel('path/to/converted_model.tflite');
const tensor = tf.tensor([[[[0.1, 0.2, 0.3]]]]]);
const prediction = model.predict(tensor);
prediction.print();

3. 训练时量化 (Quantization-Aware Training)：

TensorFlow.js本身并不直接支持训练时量化，但是我们可以使用TensorFlow (Python) 进行训练时量化，然后将量化后的模型转换为TensorFlow.js模型。

# Python代码 (需要TensorFlow)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建一个简单的模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 配置量化选项
quantize_model = tf.keras.models.clone_model(model)
quantize_annotate = tf.quantization.quantize_annotate_model(quantize_model)
quantize_model = tf.quantization.quantize_scope(quantize_annotate)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
x_train = x_train[..., tf.newaxis]
x_test = x_test[..., tf.newaxis]

model.fit(x_train, y_train, epochs=1)

# 进行量化
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]

# 需要设置 representative_dataset_fn 来进行 int8 量化
def representative_data_gen():
  for input_value in tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_train).batch(1).take(100):
    yield [input_value]
converter.representative_dataset = representative_data_gen

converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.int8  # 或者 tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.int8 # 或者 tf.uint8
# Convert the model
tflite_model = converter.convert()

# 保存量化后的模型
with open('quantized_model.tflite', 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

# 然后使用TensorFlow.js加载并使用这个.tflite模型

第五部分：ONNX Runtime Web中的量化

ONNX Runtime Web 也支持加载量化后的ONNX模型。

1. 量化ONNX模型:

我们可以使用ONNX的工具来量化ONNX模型。

# Python代码 (需要onnx, onnxruntime, onnxruntime-tools)
import onnx
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType

# 加载ONNX模型
model_path = "path/to/your/model.onnx"
onnx_model = onnx.load(model_path)

# 量化模型
quantized_model_path = "path/to/your/quantized_model.onnx"
quantize_dynamic(model_path, quantized_model_path, weight_type=QuantType.QUInt8) # 可以选择 QUInt8 或 QInt8

解释：

• quantize_dynamic()： 对模型进行动态量化，这种方法简单易用，不需要校准数据。
• weight_type=QuantType.QUInt8： 将权重转换为 uint8 格式。 也可以选择 QuantType.QInt8 使用 int8。
• 对于更精细的量化，可以使用 quantize_static，但需要提供校准数据。

2. 在ONNX Runtime Web中加载量化后的模型：

// 加载量化后的ONNX模型
const session = await ort.InferenceSession.create('path/to/your/quantized_model.onnx');

// 创建输入张量
const tensor = new ort.Tensor('float32', [1, 1, 28, 28], data); // data 是你的输入数据

// 运行推理
const feeds = {'input': tensor};
const results = await session.run(feeds);

// 处理结果
const output = results['output']; // 'output' 是你的输出张量的名称
console.log(output.data);

第六部分：量化的注意事项

• 精度损失： 量化会带来精度损失，需要在模型大小和精度之间找到平衡。
• 校准数据： 对于某些量化方法，需要提供校准数据，以确定量化的scale和zero point。
• 硬件支持： 某些硬件平台对量化后的模型有更好的支持，可以获得更高的性能。
• 量化工具： 选择合适的量化工具，TensorFlow.js converter 和 ONNX Runtime 都有相应的工具。
• 量化方案： 不同的量化方案适用于不同的模型，需要根据实际情况进行选择。
• 模型重新训练： 如果量化后的模型精度下降严重，可以考虑对模型进行重新训练，以提高精度。
• 仔细测试： 量化后一定要进行充分的测试，确保模型的性能和精度满足要求。

第七部分：代码示例总结

这里做一个简单的代码示例总结，方便大家快速上手。

任务	TensorFlow.js	ONNX Runtime Web
量化模型 (训练后)	javascript // 使用 TensorFlow.js Converter tf.loadGraphModel(savedModelDir).then(model => { model.save('path/to/converted_model', {quantization: 'float16'}); //量化后保存 }); 或使用Python TFLiteConverter | python # 使用 onnxruntime.quantization import onnx from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType # 加载ONNX模型 onnx_model = onnx.load(model_path) # 量化模型 quantize_dynamic(model_path, quantized_model_path, weight_type=QuantType.QUInt8)
加载量化后的模型	javascript tf.loadLayersModel('path/to/converted_model/model.json').then(model => { // 使用模型进行预测 const tensor = tf.tensor([[[[0.1, 0.2, 0.3]]]]]); const prediction = model.predict(tensor); prediction.print(); }); // 或者加载 tflite 模型 const model = await tf.loadGraphModel('path/to/converted_model.tflite'); | javascript const session = await ort.InferenceSession.create('path/to/your/quantized_model.onnx'); const tensor = new ort.Tensor('float32', [1, 1, 28, 28], data); // data 是你的输入数据 const feeds = {'input': tensor}; const results = await session.run(feeds); const output = results['output']; console.log(output.data);
训练时量化	使用 Python TensorFlow	不适用 (需要在训练框架中完成)

第八部分：总结与展望

今天我们学习了JS环境下机器学习模型压缩与量化的基本概念和方法，重点介绍了量化技术在TensorFlow.js和ONNX Runtime Web中的应用。

记住，模型压缩是一个持续迭代的过程，需要不断尝试和优化。希望大家能够灵活运用这些技术，让你的JS机器学习模型跑得更快、更稳、更省资源！

未来，随着硬件和算法的不断发展，模型压缩技术将会越来越成熟，我们也将能够构建更加强大、更加高效的JS机器学习应用。

好了，今天的“模型减肥健身房”就到这里了。感谢大家的观看，我们下期再见！ 记得给你的模型也安排上“健身”计划哦！