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# #浮点模型要求

## #symbolic_trace

和 PyTorch 的量化感知训练类似，horizon_plugin_pytorch 基于 fx 设计和开发，因此，要求浮点模型必须是可以正确的完成 symbolic_trace 的。

## #支持算子范围

基于 BPU 对算子的限制，我们仅支持 工具链算子支持约束列表 章节所列出的算子以及基于 BPU 限制而内部特殊定义的特殊算子。

## #构建量化友好模型

浮点模型变为定点模型的过程存在一定的精度误差，越是量化友好的浮点模型，其量化感知训练越容易，量化后的精度也越高。一般而言，有以下几种情况会导致模型变得量化不友好：

1. 使用有精度风险的算子。例如：softmax，layernorm 等，这类算子一般底层由查表或多个 op 拼接实现，容易发生掉点问题。

2. 一次 forward 中多次调用同一算子。同一算子多次调用，对应的输出分布存在差异，但只会统计一组量化参数，当多次调用的输出分布差异过大时，量化误差会变大。

3. add，cat 等多输入算子的不同输入差异过大，可能造成较大误差。

4. 数据分布不合理。plugin 采用的是均匀对称量化，所以 0 均值的均匀分布最好，应尽量避免长尾和离群点。同时，数值范围需要与量化 bit 相匹配，如果使用 int8 量化分布为 [-1000, 1000] 均匀分布的数据，那么精度显然也是不够的。 例如，下面三个分布图，从左到右对量化的友好性依次递减，模型中大部分数值的分布应当为中间这种分布。在实际使用中，可以用 debug 工具查看模型 weight 和 feature map 的分布是否量化友好。 因为模型冗余性的存在，有些看起来分布非常量化不友好的 op 并不会显著降低模型的最终精度，需要结合实际的 qat 训练难度和最后达到的量化精度综合考虑。

那么如何使得模型更加量化友好呢？具体来说：

1. 尽量少使用值域不受限的非线性算子如 reciprocal、exp、pow 等，此类算子输出范围可能过大，导致量化精度低。

2. 保证多次调用的共享算子每次调用的输出分布差异不要太大，或者将共享算子拆开分别单独使用。

3. 避免多输入算子不同输入的数值范围差异过大。

4. 使用 int16 量化数值范围和误差都非常大的 op。可通过 debug 工具找到这类 op。

5. 通过调大 weight decay，增加数据增强等方式防止模型过拟合。过拟合模型容易出现较大数值，且对输入非常敏感，轻微的误差可能导致输出完全错误。

6. 使用 BN。

7. 对模型输入做关于 0 对称的归一化。

需要注意的是，qat 自身具有一定的调整能力，量化不友好并不代表不能量化，很多情况下，即使出现上面的不适合量化的现象，仍然可以量化得很好。因为上述建议也可能会导致浮点模型精度下降，所以应当在 qat 精度无法达标时再尝试上述建议，尤其是 1 - 5 条建议，最后应当是在浮点模型精度和量化模型精度中找一个平衡点。

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