各位朋友们，晚上好！今天咱们来聊聊WebNN里的“量化”这个磨人的小妖精，以及如何用“Post-Training Quantization”（PTQ，后训练量化）来驯服它，让我们的模型跑得更快更省电。
首先，来个开场白，想象一下，你是个大厨，食材就是你的模型，算法就是烹饪方法。量化呢，就像是把食材切得更小块，这样你就能更快地做出一道菜（更快地推理）。但是！切得太小了，味道可能就变了（精度降低）。所以，我们需要找到一个完美的平衡点。
什么是量化？
简单来说，量化就是降低神经网络中权重的精度。通常，神经网络的权重和激活值都使用32位浮点数（FP32）来表示。量化就是把它们变成更小的数字，比如8位整数（INT8）。
为什么要量化？
- 更快： INT8运算比FP32运算快得多，特别是在移动设备和嵌入式设备上。
- 更小： INT8模型比FP32模型小得多，节省存储空间和带宽。
- 更省电： INT8运算消耗的能量更少，延长电池续航。
量化类型：
常见的量化类型有：
- 动态量化（Dynamic Quantization）： 在运行时才决定量化参数（scale和zero_point）。虽然实现简单，但速度提升有限，因为量化和反量化的开销仍然存在。WebNN目前对动态量化支持有限，更多会用在CPU上。
- 静态量化（Static Quantization）： 在量化之前，通过校准（Calibration）数据集确定量化参数。这是我们今天要重点讨论的。
- 量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT）： 在训练过程中模拟量化，使模型适应量化带来的误差。精度损失最小，但需要重新训练模型，比较耗时。WebNN对QAT模型的支持取决于底层硬件和驱动。
Post-Training Quantization (PTQ)：
PTQ是指在模型训练完成后进行量化。它不需要重新训练模型，因此是一种快速且方便的量化方法。PTQ通常包括以下步骤：
- 准备一个训练好的FP32模型。
- 准备一个校准数据集（Calibration Dataset）。 这个数据集应该具有代表性，能够反映模型的真实输入分布。通常是训练集的一个子集。
- 使用校准数据集运行模型，收集激活值的统计信息。 这些统计信息用于确定量化参数。
- 将模型的权重和激活值量化为INT8。
- 评估量化模型的精度。 如果精度损失太大，可以调整量化策略或使用更高级的量化方法。
WebNN中的PTQ：
WebNN本身不直接提供量化工具。量化通常在模型转换或预处理阶段完成。例如，你可以使用TensorFlow Lite、ONNX Runtime或PyTorch Mobile提供的量化工具来量化模型，然后将量化后的模型导入到WebNN中使用。
实战演练：使用ONNX Runtime量化模型
这里我们以ONNX Runtime为例，演示如何量化一个ONNX模型。
首先，你需要安装ONNX Runtime和onnx-modifier：
pip install onnxruntime onnx-modifier接下来，我们编写一个Python脚本来量化模型。
import onnx
import onnxruntime
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, quantize_static, CalibrationDataReader, QuantType
import numpy as np
# 1. 加载FP32模型
model_fp32_path = "model.onnx" # 你的FP32模型路径
model = onnx.load(model_fp32_path)
# 2. 定义校准数据集
class MyCalibrationDataReader(CalibrationDataReader):
def __init__(self, calibration_data_path, batch_size=1):
self.calibration_data_path = calibration_data_path
self.batch_size = batch_size
self.enum_data = None
# 加载校准数据，这里假设校准数据是numpy数组，每个数组是一个batch
self.calibration_data = np.load(calibration_data_path)
self.data_index = 0
self.max_index = len(self.calibration_data)
def get_next(self):
if self.data_index < self.max_index:
batch_data = [self.calibration_data[self.data_index]]
self.data_index += 1
return batch_data
else:
return None
def rewind(self):
self.data_index = 0
# 生成随机校准数据, 并保存到文件.
def generate_calibration_data(output_path, num_samples, input_shape):
calibration_data = np.random.rand(num_samples, *input_shape).astype(np.float32)
np.save(output_path, calibration_data)
# 配置量化参数
quantized_model_path = "model_quantized.onnx" # 量化后的模型路径
calibration_data_path = "calibration_data.npy" # 校准数据路径
# 假设你的模型输入形状是 (1, 3, 224, 224)
input_shape = (3, 224, 224)
num_calibration_samples = 10 # 校准样本数量
# 生成校准数据
generate_calibration_data(calibration_data_path, num_calibration_samples, input_shape)
# 创建校准数据读取器
calibration_data_reader = MyCalibrationDataReader(calibration_data_path)
# 3. 静态量化 (推荐)
# 选择优化类型，这里选择 MinMax 优化
# Available options:
# - OptimizationType.PERFORMANCE: Optimize the model for performance.
# - OptimizationType.SPEED_UP: Optimize the model for speed up.
# - OptimizationType.MEMORY_REDUCTION: Optimize the model for memory reduction.
# - OptimizationType.DISABLE_ALL: Disable all optimizations.
# from onnxruntime.quantization import CalibrationMethod, optimize_model
# optimized_model = optimize_model(model_fp32_path, optimization_options=None) # 可以跳过优化步骤
# optimized_model.save(model_fp32_path)
try:
quantize_static(
model_input=model_fp32_path,
model_output=quantized_model_path,
calibration_data_reader=calibration_data_reader,
quant_format=QuantType.QUInt8, # 量化类型，这里选择无符号8位整数
per_channel=False, # 是否按通道量化
weight_type=QuantType.QUInt8, # 权重类型
optimize_model=True, # 是否优化模型
)
print(f"量化模型已保存到: {quantized_model_path}")
except Exception as e:
print(f"量化失败: {e}")
# 4. 动态量化 (如果静态量化失败，可以尝试动态量化)
# try:
# quantize_dynamic(
# model_input=model_fp32_path,
# model_output=quantized_model_path,
# weight_type=QuantType.QUInt8,
# )
# print(f"动态量化模型已保存到: {quantized_model_path}")
# except Exception as e:
# print(f"动态量化失败: {e}")代码解释：
- 加载模型： 使用
onnx.load()加载你的FP32模型。 - 定义校准数据集读取器： 创建一个类
MyCalibrationDataReader，用于从校准数据集中读取数据。这个类需要实现get_next()和rewind()方法。get_next()方法返回下一个批次的数据，rewind()方法将数据指针重置到开始位置。 - 静态量化： 使用
quantize_static()函数进行静态量化。你需要指定输入模型路径、输出模型路径、校准数据读取器、量化类型等参数。 - 动态量化： 使用
quantize_dynamic()函数进行动态量化。只需要指定输入模型路径、输出模型路径和权重类型即可。 - 量化类型：
QuantType.QUInt8表示无符号8位整数，QuantType.INT8表示有符号8位整数。 - per_channel：
per_channel=True表示按通道量化，可以提高精度，但会增加计算复杂度。 - optimize_model：
optimize_model=True表示优化模型，可以提高推理速度。
注意事项：
- 校准数据集的选择非常重要。 校准数据集应该具有代表性，能够反映模型的真实输入分布。
- 量化可能会导致精度损失。 需要仔细评估量化模型的精度，如果精度损失太大，可以调整量化策略或使用更高级的量化方法，比如量化感知训练。
- 不同的硬件平台对量化的支持程度不同。 在部署量化模型之前，需要在目标硬件平台上进行测试。
- WebNN本身不负责量化。 WebNN只是一个推理引擎，它需要依赖底层的硬件和驱动来执行量化后的模型。
WebNN中的量化模型：
当你得到一个量化后的ONNX模型后，你可以使用WebNN API来加载和运行它。WebNN会自动检测模型中的量化信息，并使用相应的量化加速技术。
// 假设你已经量化了模型并将其保存为 model_quantized.onnx
async function runWebNN() {
try {
// 1. 加载模型
const response = await fetch('model_quantized.onnx');
const modelBuffer = await response.arrayBuffer();
// 2. 创建 WebNN 上下文
const builder = new MLGraphBuilder();
// 3. 构建图
const graph = await builder.build(modelBuffer); // WebNN会自动解析量化信息
// 4. 创建输入张量
const inputTensor = new MLFloat32Array(new Float32Array([ /* 你的输入数据 */ ]));
const input = new MLNamedInputs({ 'input': inputTensor }); // "input" 是你的模型输入名称
// 5. 执行推理
const output = await graph.compute(input);
// 6. 获取输出
const outputTensor = output.get('output'); // "output" 是你的模型输出名称
console.log('WebNN Output:', outputTensor);
} catch (error) {
console.error('WebNN Error:', error);
}
}
runWebNN();表格总结：
| 特性 | FP32 | INT8 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|---|
| 精度 | 高 | 低 | 精度高，模型效果好 | 可能有精度损失，需要仔细评估 |
| 模型大小 | 大 | 小 | 节省存储空间和带宽 | |
| 推理速度 | 慢 | 快 | 加快推理速度，降低延迟 | |
| 功耗 | 高 | 低 | 降低功耗，延长电池续航 | |
| 实现难度 | 简单 | 复杂 | 需要量化工具和校准数据集 | |
| 硬件兼容性 | 广泛 | 受限 | 需要硬件支持INT8运算 |
一些额外的建议：
- 从小处着手： 首先量化一个小的、简单的模型，熟悉量化流程和工具。
- 监控精度： 在量化之后，务必监控模型的精度，确保精度损失在可接受范围内。
- 尝试不同的量化策略： 不同的量化策略可能适用于不同的模型。尝试不同的量化策略，找到最适合你的模型的策略。
- 关注硬件支持： 了解你的目标硬件平台对量化的支持程度，选择合适的量化方法。
- 拥抱社区： 积极参与WebNN和量化相关的社区，与其他开发者交流经验。
总结：
量化是优化WebNN模型性能的关键技术之一。PTQ是一种快速且方便的量化方法，可以显著提高模型的推理速度和降低功耗。通过使用ONNX Runtime等工具，你可以轻松地将FP32模型量化为INT8模型，并在WebNN中使用。记住，量化可能会导致精度损失，因此需要仔细评估量化模型的精度，并根据需要调整量化策略。
希望今天的分享对大家有所帮助。记住，量化不是万能的，但它是优化WebNN模型性能的重要手段。只有理解了量化的原理和方法，才能更好地应用它，让你的WebNN应用跑得更快更省电。
好了，今天的讲座就到这里，谢谢大家！