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使用 NNI 进行模型压缩
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.. contents::

随着更多层和节点大型神经网络的使用，降低其存储和计算成本变得至关重要，尤其是对于某些实时应用程序。 模型压缩可用于解决此问题。

NNI 的模型压缩工具包，提供了最先进的模型压缩算法和策略，帮助压缩并加速模型。 NNI 模型压缩支持的主要功能有：


* 支持多种流行的剪枝和量化算法。
* 通过 NNI 强大的自动调优功能，可使用最先进的策略来自动化模型的剪枝和量化过程。
* 加速压缩的模型，使其在推理时有更低的延迟，同时文件也会变小。
* 提供优化且易用的压缩工具，帮助用户深入了解压缩过程和结果。
* 提供简洁的接口，帮助用户实现自己的压缩算法。


压缩流水线
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   :target: ../../img/compression_flow.jpg
   :alt: 

NNI的模型压缩流水线。 对于压缩预训练的模型，剪枝和量化可以单独使用或结合使用。 

.. note::
  NNI 压缩算法并不意味着压缩模型，NNI 的加速工具才可以真正压缩模型并减少延迟。 要获得真正压缩后的模型，用户应该进行 `模型加速 <./ModelSpeedup.rst>`__。 * 注意，PyTorch 和 TensorFlow 有统一的 API 接口，当前仅支持 PyTorch 版本，未来会提供 TensorFlow 的支持。

支持的算法
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包括剪枝和量化算法。

剪枝算法
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剪枝算法通过删除冗余权重或层通道来压缩原始网络，从而降低模型复杂性并解决过拟合问题。

.. list-table::
   :header-rows: 1
   :widths: auto

   * - 名称
     - 算法简介
   * - `Level Pruner <Pruner.rst#level-pruner>`__
     - 根据权重的绝对值，来按比例修剪权重。
   * - `AGP Pruner <../Compression/Pruner.rst#agp-pruner>`__
     - 自动的逐步剪枝（是否剪枝的判断：基于对模型剪枝的效果）`参考论文 <https://arxiv.org/abs/1710.01878>`__
   * - `Lottery Ticket Pruner <../Compression/Pruner.rst#lottery-ticket>`__
     - "The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks" 提出的剪枝过程。 它会反复修剪模型。 `参考论文 <https://arxiv.org/abs/1803.03635>`__
   * - `FPGM Pruner <../Compression/Pruner.rst#fpgm-pruner>`__
     - Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration `参考论文 <https://arxiv.org/pdf/1811.00250.pdf>`__
   * - `L1Filter Pruner <../Compression/Pruner.rst#l1filter-pruner>`__
     - 在卷积层中具有最小 L1 权重规范的剪枝滤波器（用于 Efficient Convnets 的剪枝滤波器） `参考论文 <https://arxiv.org/abs/1608.08710>`__
   * - `L2Filter Pruner <../Compression/Pruner.rst#l2filter-pruner>`__
     - 在卷积层中具有最小 L2 权重规范的剪枝滤波器
   * - `ActivationAPoZRankFilterPruner <../Compression/Pruner.rst#activationapozrankfilter-pruner>`__
     - 基于指标 APoZ（平均百分比零）的剪枝滤波器，该指标测量（卷积）图层激活中零的百分比。 `参考论文 <https://arxiv.org/abs/1607.03250>`__
   * - `ActivationMeanRankFilterPruner <../Compression/Pruner.rst#activationmeanrankfilter-pruner>`__
     - 基于计算输出激活最小平均值指标的剪枝滤波器
   * - `Slim Pruner <../Compression/Pruner.rst#slim-pruner>`__
     - 通过修剪 BN 层中的缩放因子来修剪卷积层中的通道 (Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming) `参考论文 <https://arxiv.org/abs/1708.06519>`__
   * - `TaylorFO Pruner <../Compression/Pruner.rst#taylorfoweightfilter-pruner>`__
     - 基于一阶泰勒展开的权重对滤波器剪枝 (Importance Estimation for Neural Network Pruning) `参考论文 <http://jankautz.com/publications/Importance4NNPruning_CVPR19.pdf>`__
   * - `ADMM Pruner <../Compression/Pruner.rst#admm-pruner>`__
     - 基于 ADMM 优化技术的剪枝 `参考论文 <https://arxiv.org/abs/1804.03294>`__
   * - `NetAdapt Pruner <../Compression/Pruner.rst#netadapt-pruner>`__
     - 在满足计算资源预算的情况下，对预训练的网络迭代剪枝 `参考论文 <https://arxiv.org/abs/1804.03230>`__
   * - `SimulatedAnnealing Pruner <../Compression/Pruner.rst#simulatedannealing-pruner>`__
     - 通过启发式的模拟退火算法进行自动剪枝 `参考论文 <https://arxiv.org/abs/1907.03141>`__
   * - `AutoCompress Pruner <../Compression/Pruner.rst#autocompress-pruner>`__
     - 通过迭代调用 SimulatedAnnealing Pruner 和 ADMM Pruner 进行自动剪枝 `参考论文 - <https://arxiv.org/abs/1907.03141>`__
   * - `AMC Pruner <../Compression/Pruner.rst#amc-pruner>`__
     - AMC：移动设备的模型压缩和加速 `参考论文 <https://arxiv.org/pdf/1802.03494.pdf>`__


参考此 :githublink:`基准测试 <../CommunitySharings/ModelCompressionComparison.rst>` 来查看这些剪枝器在一些基准问题上的表现。

量化算法
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量化算法通过减少表示权重或激活所需的精度位数来压缩原始网络，这可以减少计算和推理时间。

.. list-table::
   :header-rows: 1
   :widths: auto

   * - 名称
     - 算法简介
   * - `Naive Quantizer <../Compression/Quantizer.rst#naive-quantizer>`__
     - 默认将权重量化为 8 位
   * - `QAT Quantizer <../Compression/Quantizer.rst#qat-quantizer>`__
     - 为 Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference 量化并训练神经网络。 `参考论文 <http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Jacob_Quantization_and_Training_CVPR_2018_paper.pdf>`__
   * - `DoReFa Quantizer <../Compression/Quantizer.rst#dorefa-quantizer>`__
     - DoReFa-Net: 通过低位宽的梯度算法来训练低位宽的卷积神经网络。 `参考论文 <https://arxiv.org/abs/1606.06160>`__
   * - `BNN Quantizer <../Compression/Quantizer.rst#bnn-quantizer>`__
     - 二进制神经网络：使用权重和激活限制为 +1 或 -1 的深度神经网络。 `参考论文 <https://arxiv.org/abs/1602.02830>`__
   * - `LSQ Quantizer <../Compression/Quantizer.rst#lsq-quantizer>`__
     - 可学习的步长量化。 `参考论文 <https://arxiv.org/pdf/1902.08153.pdf>`__


模型加速
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模型压缩的目的是减少推理延迟和模型大小。 但现有的模型压缩算法主要通过模拟的方法来检查压缩模型性能（如精度）。例如，剪枝算法中使用掩码，而量化算法中量化值仍然是以 32 位浮点数来存储。 只要给出这些算法产生的掩码和量化位，NNI 可真正的加速模型。 基于掩码的模型加速详细教程可以在 `这里 <./ModelSpeedup.rst>`__ 找到。混合精度量化的详细教程可以在 `这里 <./QuantizationSpeedup.rst>`__ 找到。


压缩工具
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压缩工具包括了一些有用的工具，能帮助用户理解并分析要压缩的模型。 例如，可检查每层对剪枝的敏感度。 可很容易的计算模型的 FLOPs 和参数数量。 `点击这里 <./CompressionUtils.rst>`__，查看压缩工具的完整列表。

高级用法
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NNI 模型压缩提供了简洁的接口，用于自定义新的压缩算法。 接口的设计理念是，将框架相关的实现细节包装起来，让用户能聚焦于压缩逻辑。 用户可以进一步了解我们的压缩框架，并根据我们的框架定制新的压缩算法（剪枝算法或量化算法）。 此外，还可利用 NNI 的自动调参功能来自动的压缩模型。 参考 `这里 <./advanced.rst>`__ 了解更多细节。


参考和反馈
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* 在Github 中 `提交此功能的 Bug <https://github.com/microsoft/nni/issues/new?template=bug-report.rst>`__
* 在Github 中 `提交新功能或请求改进 <https://github.com/microsoft/nni/issues/new?template=enhancement.rst>`__
* 了解更多关于 NNI 中的 `特征工程 <../FeatureEngineering/Overview.rst>`__\ ;
* 了解更多关于 NNI 中的 `NAS <../NAS/Overview.rst>`__\ ;
* 了解更多关于 NNI 中的 `超参调优 <../Tuner/BuiltinTuner.rst>`__\ ;
