要在多显卡上进行量化感知训练（QAT），然后将量化后的模型转换为 ONNX 格式并部署到移动设备，可以按照以下步骤进行：

环境准备

确保你已经安装了必要的库：

pip install torch torchvision transformers onnx

数据准备

假设你有一个数据集，每张图片对应多个标签，数据格式类似于：

• images/
  • image1.jpg
  • image2.jpg
  • …
• labels.csv

labels.csv 文件内容示例如下：

filename,label1,label2,...
image1.jpg,1,0,...
image2.jpg,0,1,...
...

数据集定义

定义一个自定义的数据集类来加载图像和对应的标签：

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import pandas as pd
import osclass MultiLabelDataset(Dataset):def __init__(self, csv_file, root_dir, transform=None):self.labels = pd.read_csv(csv_file)self.root_dir = root_dirself.transform = transformdef __len__(self):return len(self.labels)def __getitem__(self, idx):img_name = os.path.join(self.root_dir, self.labels.iloc[idx, 0])image = Image.open(img_name).convert('RGB')labels = torch.tensor(self.labels.iloc[idx, 1:].astype('float32'))if self.transform:image = self.transform(image)return image, labelstransform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),transforms.ToTensor(),
])
dataset = MultiLabelDataset(csv_file='labels.csv', root_dir='images', transform=transform)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

模型定义

加载预训练的 EfficientNet-B0 模型并修改其用于多标签分类：

from transformers import AutoFeatureExtractor, AutoModelForImageClassification
import torch.nn as nn
import torchfeature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("google/efficientnet-b0")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("google/efficientnet-b0")num_labels = 5  # 根据你的标签数量修改
model.classifier = nn.Sequential(nn.Linear(model.classifier.in_features, num_labels),nn.Sigmoid()
)# 设置量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model_fused = torch.quantization.fuse_modules(model, [['conv', 'bn', 'relu']])
model_prepared = torch.quantization.prepare_qat(model_fused)

多显卡训练

使用 DataParallel 进行多显卡训练：

import torch.optim as optimcriterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model_prepared.parameters(), lr=0.001)num_epochs = 10
model_prepared = torch.nn.DataParallel(model_prepared)  # 包装模型model_prepared.train()for epoch in range(num_epochs):running_loss = 0.0for images, labels in dataloader:images, labels = images.cuda(), labels.cuda()  # 将数据移动到 GPU 上optimizer.zero_grad()outputs = model_prepared(images)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {running_loss/len(dataloader)}")print("Finished Training")# 转换为量化模型
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared.module)  # 取消 DataParallel 包装

模型保存与 ONNX 转换

将量化后的模型转换为 ONNX 格式：

import torch.onnx# 创建一个示例输入
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224).cuda()# 导出为 ONNX 模型
torch.onnx.export(model_quantized,example_input,"efficientnet_b0_quantized.onnx",input_names=["input"],output_names=["output"],dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}},opset_version=12,do_constant_folding=True
)

验证 ONNX 模型

使用 ONNX Runtime 验证转换后的模型：

pip install onnxruntime

import onnx
import onnxruntime as ort# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load("efficientnet_b0_quantized.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)# 使用 ONNX Runtime 运行模型
ort_session = ort.InferenceSession("efficientnet_b0_quantized.onnx")# 准备输入数据
def to_numpy(tensor):return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy()inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: to_numpy(example_input)}
outputs = ort_session.run(None, inputs)print(outputs)

部署到移动设备

将 ONNX 模型文件 (efficientnet_b0_quantized.onnx) 部署到移动设备上，并使用适合的 ONNX 推理库（如 ONNX Runtime for Mobile）进行推理。在移动设备上，可以使用 ONNX Runtime for Mobile 或其他支持 ONNX 的库来加载和运行模型。

通过这些步骤，你可以在多显卡上进行量化感知训练，并将量化后的模型转换为 ONNX 格式，以便在移动设备上进行高效的推理。