DeepCompression思考

Posted 2022-12-06 Yan_Joy

网上很少有Deepcompress的实现源码，前一段时间使用TensorFlow实现了一下，还是有些问题值得注意。

TensorFlow的局限性

---

TensorFlow支持的是一种静态图，当模型的参数确定之后，便无法继续修改。这对于逐阶段、分层的训练带来了一定的困难。具体在本项目中，权重的固定无法在单次模型训练中进行逐层的设置，只能采取一种比较麻烦的方法：量化完某一层后，先保存全局模型权重，然后清空TensorFlow的graph，重新建立新模型，并把对应量化层设置为不更新权重，最后加载模型权重，继续进行训练。
相比之下，pytorch使用了动态图，在定义完模型之后还可以边训练边修改其参数，具有很高的灵活性。这也是深度学习未来的发展方向。目前的开发者版本nightly中，TensorFlow也开始支持动态图的定义，但还未普及。

聚类算法的低效性

---

聚类算法是量化的前提，sklearn中提供了诸如K-Means，Mean-shift，Gaussian mixtures等可用的方法。其中K-Means是一种简单有效而较为快速的方法了。其算法计算是选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]；对于data[0]….data[n], 分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i；可以看到，在计算距离上，需要n*k次的距离计算，同时进行k个数据量，n次的排序。在个人电脑上，由于训练网络参数规模较小，因而无法体现出其运算时间。在对VGG这样大型的网络测试时，发现对于256个聚类中心，在fc的4096*4096维度的全连接层进行聚类时，耗时超过20分钟（没有运行完便停止了），严重影响了算法的实用性。目前的解决办法是抽样采样，如对1%的参数进行聚类作为整体参数的聚类中心。这样操作后聚类时间能缩短到5分钟以内。
有没有一个更加简便的方法呢？对于训练好的一个模型，特别是经过l2正则化的，其参数分布基本上可以看作是一个高斯分布模型，对其进行拟合即可得到分布参数。这样问题就转化为：对一个特定的高斯分布模型，是否能够根据其参数直接得到聚类中心？如果可以，那这个聚类过程将会大大缩短时间：首先对权重进行直方图划分，得到不同区间的参数分布图，再由此拟合高斯函数，最后用这个函数获得聚类中心。这个工作需要一定的数学方法，这里只是简单猜想一下。

重训练带来的时间成本

---

我们日常说道的数据压缩，是根据信源的分布、概率进行的，特别是通过构建字典，来大大减少信息冗余。这套方法直接使用在模型上，效果往往不好。一个最重要的原因就是参数虽然有着美妙的分布，但几乎没有两个相同的参数。在对Alexnet进行gzip压缩后，仅仅从233MB下降到216MB，远不如文本以及图像压缩算法的压缩率。因此传统方法难以解决深度学习的问题。
剪枝量化虽好，但其问题也是传统压缩所没有的，那就是重训练所带来的时间成本。这个过程就是人为为参数增加条件，让网络重新学习降低loss的过程，因此也无法再重新恢复成原始的网络，因为参数不重要，重要的是结果。这个过程和训练一样，是痛苦而漫长的。又因为是逐层训练，一个网络的训练时间和层数密切相关。Mnist这种简单任务，512*512的权重量化重训练，由最开始的8s增加到36s，增加了约4倍时间。如果在GPU服务器上，Alex的时间成本可能还是勉强接受的，要是有GoogleNet，ResNet这种，真的是要训到天荒地老了。不过也不排除另一个更大的原因，就是自己的代码缺乏优化。实现过程中，有很多操作无法直接实现，或者没有找到简便的方法，不得不绕了个弯子，确实会严重降低性能。

总结

---

Deepcompression的效果有目共睹，但其实现过程却比较复杂也耗费大量时间。当然作为服务提供商，需要大规模部署，有足够的算力，是可以完成这样大的工作量的。不过模型压缩仅仅是第一步，更深层次的问题在于运算速度。量化是一个很好的方向，但靠聚类带来的量化中心往往难以计算，这时需要人为设计一些计算有利的量化方法，如二值网络。相信随着未来移动端需求的增长，网络压缩、加速工作会更加重要。