Deeplearning知识蒸馏
merge
paddleslim.dist.merge(teacher_program, student_program, data_name_map, place, scope=fluid.global_scope(), name_prefix='teacher_')
merge将teacher_program融合到student_program中。在融合的program中,可以为其中合适的teacher特征图和student特征图添加蒸馏损失函数,从而达到用teacher模型的暗知识(Dark Knowledge)指导student模型学习的目的。
参数:
- teacher_program (Program)-定义了teacher模型的 paddle program
- student_program (Program)-定义了student模型的 paddle program
- data_name_map (dict)-teacher输入接口名与student输入接口名的映射,其中dict的 key 为teacher的输入名,value 为student的输入名
- place (fluid.CPUPlace()|fluid.CUDAPlace(N))-该参数表示程序运行在何种设备上,这里的N为GPU对应的ID
- scope (Scope)-该参数表示程序使用的变量作用域,如果不指定将使用默认的全局作用域。默认值: fluid.global_scope()
- name_prefix (str)-merge操作将统一为teacher的 Variables 添加的名称前缀name_prefix。默认值:’teacher_‘
返回: 无
注解
data_name_map 是 teacher_var name到student_var name的映射 ,如果写反可能无法正确进行merge
使用示例:
import paddle.fluid as fluid
import paddleslim.dist as dist
student_program = fluid.Program()
with fluid.program_guard(student_program):
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[1, 28, 28])
conv = fluid.layers.conv2d(x, 32, 1)
out = fluid.layers.conv2d(conv, 64, 3, padding=1)
teacher_program = fluid.Program()
with fluid.program_guard(teacher_program):
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1, 28, 28])
conv = fluid.layers.conv2d(y, 32, 1)
conv = fluid.layers.conv2d(conv, 32, 3, padding=1)
out = fluid.layers.conv2d(conv, 64, 3, padding=1)
data_name_map = {'y':'x'}
USE_GPU = False
place = fluid.CUDAPlace(0) if USE_GPU else fluid.CPUPlace()
dist.merge(teacher_program, student_program,
data_name_map, place)
fsp_loss
paddleslim.dist.fsp_loss(teacher_var1_name, teacher_var2_name, student_var1_name, student_var2_name, program=fluid.default_main_program())
fsp_loss为program内的teacher var和student var添加fsp loss,出自论文 A Gift from Knowledge Distillation: Fast Optimization, Network Minimization and Transfer Learning
参数:
- teacher_var1_name (str): teacher_var1的名称. 对应的variable是一个形为`[batch_size, x_channel, height, width]`的4-D特征图Tensor,数据类型为float32或float64
- teacher_var2_name (str): teacher_var2的名称. 对应的variable是一个形为`[batch_size, y_channel, height, width]`的4-D特征图Tensor,数据类型为float32或float64。只有y_channel可以与teacher_var1的x_channel不同,其他维度必须与teacher_var1相同
- student_var1_name (str): student_var1的名称. 对应的variable需与teacher_var1尺寸保持一致,是一个形为`[batch_size, x_channel, height, width]`的4-D特征图Tensor,数据类型为float32或float64
- student_var2_name (str): student_var2的名称. 对应的variable需与teacher_var2尺寸保持一致,是一个形为`[batch_size, y_channel, height, width]`的4-D特征图Tensor,数据类型为float32或float64。只有y_channel可以与student_var1的x_channel不同,其他维度必须与student_var1相同
- program (Program): 用于蒸馏训练的fluid program。默认值: fluid.default_main_program()
返回: 由teacher_var1, teacher_var2, student_var1, student_var2组合得到的fsp_loss
使用示例:
l2_loss
paddleslim.dist.l2_loss(teacher_var_name, student_var_name, program=fluid.default_main_program())[[]](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/dist/single_distiller.py#L118)
: l2_loss为program内的teacher var和student var添加l2 loss
参数:
- teacher_var_name (str): teacher_var的名称.
- student_var_name (str): student_var的名称.
- program (Program): 用于蒸馏训练的fluid program。默认值: fluid.default_main_program()
返回: 由teacher_var, student_var组合得到的l2_loss
使用示例:
soft_label_loss
paddleslim.dist.soft_label_loss(teacher_var_name, student_var_name, program=fluid.default_main_program(), teacher_temperature=1., student_temperature=1.)[[]](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/dist/single_distiller.py#L136)
soft_label_loss为program内的teacher var和student var添加soft label loss,出自论文 Distilling the Knowledge in a Neural Network
参数:
- teacher_var_name (str): teacher_var的名称.
- student_var_name (str): student_var的名称.
- program (Program): 用于蒸馏训练的fluid program。默认值: fluid.default_main_program()
- teacher_temperature (float): 对teacher_var进行soft操作的温度值,温度值越大得到的特征图越平滑
- student_temperature (float): 对student_var进行soft操作的温度值,温度值越大得到的特征图越平滑
返回: 由teacher_var, student_var组合得到的soft_label_loss
使用示例:
loss
paddleslim.dist.loss(loss_func, program=fluid.default_main_program(), **kwargs) [[]](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/dist/single_distiller.py#L165)
: loss函数支持对任意多对teacher_var和student_var使用自定义损失函数
参数:
- **loss_func**( python function): 自定义的损失函数,输入为teacher var和student var,输出为自定义的loss
- program (Program): 用于蒸馏训练的fluid program。默认值: fluid.default_main_program()
- **kwargs : loss_func输入名与对应variable名称
返回 :自定义的损失函数loss
使用示例:
注解
在添加蒸馏loss时会引入新的variable,需要注意新引入的variable不要与student variables命名冲突。这里建议两种用法(两种方法任选其一即可):
- 建议与student_program使用同一个命名空间,以避免一些未指定名称的variables(例如tmp_0, tmp_1...)多次定义为同一名称出现命名冲突
- 建议在添加蒸馏loss时指定一个命名空间前缀