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CN113762452B - 一种量化prelu激活函数的方法 - Google Patents

一种量化prelu激活函数的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种量化激活函数为PRELU的方法，包括：S1数据量化，对于待量化的数据按照下列公式(1)所示进行量化，得到低比特的数据，公式(1)变量说明：Wf为全精度数据是一个数组，Wq为量化后的数据，maxw为全精度数据Wf中最大值，minw为全精度数据Wf中最小值，b为量化后的位宽；S2量化PRELU激活函数，量化公式如公式(2)所示：公式(2)变量说明：当xi取值大于0时，需要将xi值乘上参数q1，如果xi值小于0时，需要将xi值乘上参数ac，c为xi所在的通道；具体参数说明：x为一个三维数组即{h，w，c}，h，w，c分别为该数组的长，宽，通道数；参数a为一个一维数组{c}，其中的c和x中的c数值是相等的；q1为1.0的量化；ac为参数a中第c个通道的数值。

Description

一种量化PRELU激活函数的方法
技术领域
本发明涉及神经网络加速技术领域，特别涉及一种量化PRELU激活函数的方法。
背景技术
近年来，随着科技的飞速发展，大数据时代已经到来。深度学习以深度神经网络(DNN)作为模型，在许多人工智能的关键领域取得了十分显著的成果，如图像识别、增强学习、语义分析等。卷积神经网络(CNN)作为一种典型的DNN结构，能有效提取出图像的隐层特征，并对图像进行准确分类，在近几年的图像识别和检测领域得到了广泛的应用。
特别地，实时量化feature map：将卷积运算出来的结果反量化为全精度数，然后根据实时统计获得的最大最小值完成对feature map的量化。
然而，现有技术中对于激活函数为PRELU时，并不会对其做量化处理，即对输入到PRELU的数据如果是量化后的数据则需要反量化为全精度的数据，PRELU内部做浮点运算，这样对于整个量化模型来说这一块需要做浮点运算，会导致模型运行时间增加。
此外，现有技术中的常用术语如下：
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)：是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。
量化：量化指将信号的连续取值(或者大量可能的离散取值)近似为有限多个(或较少的)离散值的过程。
低比特：将数据量化为位宽为8bit，4bit或者2bit的数据。
推理：神经网络训练结束后，利用保存的数据进行运算的过程。
PReLU(Parametric Rectified Linear Unit)：带参数的ReLU。
发明内容
为了解决上述技术问题，本申请提出了一种量化激活函数为PRELU的方法，旨在克服上述现有技术中存在的缺陷，提出一种量化PRELU的方法，解决现有低比特模型推理过程当激活函数为PRELU时采用全精度计算的问题。
本发明方法会对PRELU函数也做量化处理，即PRELU函数的输入为量化后的数据内部做整型运算，从而提高模型的整体运行时间。
具体地，本发明提供一种量化激活函数为PRELU的方法，所述方法包括以下步骤：
S1，数据量化，对于待量化的数据按照下列公式(1)所示进行量化，得到低比特的数据，
公式(1)
变量说明：Wf为全精度数据是一个数组，Wq为量化后的数据，maxw为全精度数据Wf中最大值，minw为全精度数据Wf中最小值,b为量化后的位宽；
S2，量化PRELU激活函数，量化公式如公式(2)所示：
公式(2)
变量说明：当xi取值大于0时，需要将xi值乘上参数q1，如果xi值小于0时，需要将xi值乘上参数ac，c为xi所在的通道；具体参数说明：x为一个三维数组即{h，w，c},h,w,c分别为该数组的长，宽，通道数；参数a为一个一维数组{c}，其中的c和x中的c数值是相等的；q1为1.0的量化；ac为参数a中第c个通道的数值。
所述的步骤S2的量化进一步包括：
S2.1，初始化：将0分别赋值给最小值minValue、最大值maxValue；
S2.2，将将Max(cf)赋值给cMax；将Min(cf)赋值给Min Value；
其中，Max(x)获取数组x的最大值，cf为全精度参数c，则Max(cf)为获取数组cf的最大值；
Min(x)获取数组x的最小值，cf为全精度参数c，则Min(cf)为获取数据cf的最小值；
S2.3，判断cMax是否大于1.0，如果是，则将cMax赋值给maxValue；
否则将1.0赋值给maxValue；
S2.4，处理量化Quantize(cf，minValue，maxValue)并赋值给qc；
处理量化Quantize(1.0，minValue，maxValue)并赋值给q1；
处理量化Quantize(xf，Min(xf)，Max(xf))并赋值给qx；
处理量化QPRELU(qx，qc，q1)并将量化结果赋值给res；
其中，qc为量化后的参数cf，q1为1.0的量化，xf为全精度数据x，qx为量化后的数据xf，res为经过量化PRELU激活函数的结果。
所述步骤S2在量化PRELU激活时，由于正负半轴的处理方式是不一样，即x＞0或x＜0的情况不同，采用将正半轴都乘一个1，然后再根据参数c的minValue，maxValue将1量化，以便保证正负半轴的尺度一致。
所述方法还包括确定量化过程中使用PRELU激活函数的步骤，所述PRELU激活函数是个分段函数，如公式(3)所示,当xi取值大于0时直接取xi的值，如果xi值小于0时，需要将xi值乘上参数ac，c为xi所在的通道，
公式(3)具体参数说明：x为一个三维数组即{h，w，c},h,w,c分别为该数组的长，宽，通道数；参数a为一个一维数组{c}，其中的c和x中的c数值是相等的；ac为参数a中第c个通道的数值。
由此，本申请的优势在于：
(1)当卷积神经网络中如果激活函数为PRELU的话，量化后的模型在推理的时候PRELU运算过程中将不存在浮点运算；
(2)含有PRELU激活函数的模型量化后，模型推理时间的减少。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。
图1是本发明方法的流程示意图。
图2是实现本发明方法中量化的代码化流程示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的技术内容及优点，现结合附图对本发明进行进一步的详细说明。
如图1所示，本发明的一种量化激活函数为PRELU的方法，所述方法包括以下步骤：
S1，数据量化，对于待量化的数据按照下列公式(1)所示进行量化，得到低比特的数据，
公式(1)变量说明：Wf为全精度数据是一个数组，Wq为量化后的数据，maxw为全精度数据Wf中最大值，minw为全精度数据Wf中最小值,b为量化后的位宽；
S2，量化PRELU激活函数，量化公式如公式(2)所示：
公式(2)变量说明：当xi取值大于0时，需要将xi值乘上参数q1，如果xi值小于0时，需要将xi值乘上参数ac，c为xi所在的通道；具体参数说明：x为一个三维数组即{h，w，c},h,w,c分别为该数组的长，宽，通道数；参数a为一个一维数组{c}，其中的c和x中的c数值是相等的；q1为1.0的量化；ac为参数a中第c个通道的数值。
特别地，本申请的方法还可以表述为以下：
一种量化激活函数为PRELU的方法，包括以下内容：
1)PRELU激活函数实现原理：PRELU激活函数是个分段函数，具体公式如下列公式所示，当xi取值大于0时直接取xi的值，如果xi值小于0时，需要将xi值乘上参数ac，c为xi所在的通道：
具体参数说明：x为一个三维数组即{h，w，c},h,w,c分别为该数组的长，宽，通道数；参数a为一个一维数组{c}，其中的c和x中的c数值是相等的；ac为参数a中第c个通道的数值。
2)数据量化：对于待量化的数据按照下列公式所示进行量化，得到低比特的数据。
变量说明：Wf为全精度数据是一个数组，Wq为量化后的数据，maxw全精度数据Wf中最大值，minw全精度数据Wf中最小值,b为量化后的位宽。
3)量化PRELU：如下列公式所示对于输入的数据xi，xi的正负会影响数据的运算方式，并且需要考虑到参数a的量化，量化公式如公式(3)所示：
公式(3)
具体的流程，具体描述如下，代码化如图2所示：
1)，初始化：将0分别赋值给最小值minValue、最大值maxValue；
2)，将将Max(cf)赋值给cMax；将Min(cf)赋值给minValue；
其中，Max(x)获取数组x的最大值，cf为全精度参数c，则Max(cf)为获取数组cf的最大值；
Min(x)获取数组x的最小值，cf为全精度参数c，则Min(cf)为获取数据cf的最小值；
3)，判断cMax是否大于1.0，如果是，则将cMax赋值给maxValue；
否则将1.0赋值给maxValue；
4)，处理量化Quantize(cf，minValue，maxValue)并赋值给qc；
处理量化Quantize(1.0，minValue，maxValue)并赋值给q1；
处理量化Quantize(xf，Min(xf)，Max(xf))并赋值给qx；
处理量化QPRELU(qx，qc，q1)并将量化结果赋值给res；
其中，qc为量化后的参数cf，q1为1.0的量化，xf为全精度数据x，qx为量化后的数据xf，res为经过量化PRELU激活函数的结果。
在量化PRELU激活时，由于正负半轴(即x＞0或x＜0的情况)的处理方式是不一样，如果直接对负半轴的参数c采用公式(2)直接量化的话会导致正负半轴的尺度不一致，导致最终的结果不对。将正半轴都乘了一个1，然后再根据参数c的minValue，maxValue将1量化，这样就可以保证正负半轴的尺度一致。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种量化PRELU激活函数的方法，其特征在于，所述量化PRELU激活函数应用于图像识别应用、语义分析应用中部署的深度神经网络，所述方法包括以下步骤：
S1，数据量化，对于待量化的数据按照下列公式(1)所示进行量化，得到低比特的数据，
公式(1)变量说明：Wf为全精度数据是一个数组，Wq为量化后的数据，maxw为全精度数据Wf中最大值，minw为全精度数据Wf中最小值,b为量化后的位宽；
S2，量化PRELU激活函数，量化公式如公式(2)所示：
公式(2)
变量说明：当xi取值大于0时，需要将xi值乘上参数q1，如果xi值小于0时，需要将xi值乘上参数ac，c为xi所在的通道；具体参数说明：x为一个三维数组即{h，w，c},h,w,c分别为该数组的长，宽，通道数；参数a为一个一维数组{c}，其中的c和x中的c数值是相等的；q1为1.0的量化；ac为参数a中第c个通道的数值；
所述的步骤S2的量化进一步包括：
S2.1，初始化：将0分别赋值给最小值minValue、最大值maxValue；
S2.2，将Max(cf)赋值给cMax；将Min(cf)赋值给minValue；
其中，Max(x)获取数组x的最大值，cf为全精度参数c，则Max(cf)为获取数组cf的最大值；
Min(x)获取数组x的最小值，cf为全精度参数c，则Min(cf)为获取数据cf的最小值；
S2.3，判断cMax是否大于1.0，如果是，则将cMax赋值给maxValue；
否则将1.0赋值给maxValue；
S2.4，处理量化Quantize(cf，minValue，maxValue)并赋值给qc；
处理量化Quantize(1.0，minValue，maxValue)并赋值给q1；
处理量化Quantize(xf，Min(xf)，Max(xf))并赋值给ax；
处理量化QPRELU(qx，qc，q1)并将量化结果赋值给res；
其中，qc为量化后的参数cf，q1为1.0的量化，xf为全精度数据x，qx为量化后的数据xf，res为经过量化PRELU激活函数的结果；
所述步骤S2在量化PRELU激活时，由于正负半轴的处理方式是不一样，即x＞0或x＜0的情况不同，采用将正半轴都乘一个1，然后再根据参数c的minValue，maxValue将1量化，以便保证正负半轴的尺度一致。
2.根据权利要求1所述的一种量化PRELU激活函数的方法，其特征在于，所述方法还包括确定量化过程中使用PRELU激活函数的步骤，所述PRELU激活函数是个分段函数，如公式(3)所示,当xi取值大于0时直接取xi的值，如果xi值小于0时，需要将xi值乘上参数ac，c为xi所在的通道，
公式(3)
具体参数说明：x为一个三维数组即{h，w，c},h,w,c分别为该数组的长，宽，通道数；参数a为一个一维数组{c}，其中的c和x中的c数值是相等的；ac为参数a中第c个通道的数值。
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