QNN转换编译qat模型的问题

[jiyisuifeng1991]

qat训练好的int8的tflite，如何将其转换为qnn model并编译到8850平台上？查阅了文档，找到一些关联方案：

qnn-tflite-converter似乎要求输入的是浮点模型，提供inputlist后进行量化。但如果我的模型本身就是int8的，怎么操作呢？

quantization_overrides 似乎是根据层的名字对浮点模型进行量化参数覆盖，但是qat方式，并没有浮点的tflite输出，是否我的理解有误？

 

[weixin_38498942]

当你已有QAT（Quantization - Aware Training）训练好的int8 TFLite模型，要将其转换为QNN（Qualcomm Neural Network）模型并编译到8850平台上，下面为你详细分析你遇到的问题及解决思路：

关于 qnn - tflite - converter 要求输入浮点模型的问题

qnn - tflite - converter 通常设计为接收浮点模型作为输入并执行量化操作，但你拥有的是已经量化好的int8 TFLite模型。此时，你可以采用以下操作：

直接转换

尽管工具可能倾向于浮点模型输入，但你可以尝试直接用 qnn - tflite - converter 处理int8 TFLite模型。有些转换器能够自动识别已量化模型，进而跳过不必要的量化步骤。示例命令如下：

qnn-tflite-converter --input_model=your_int8_model.tflite --output_model=your_qnn_model.qnn

确认工具兼容性

查阅 qnn - tflite - converter 的官方文档或者联系其开发者，确认工具是否支持直接处理int8 TFLite模型。要是工具不支持，可考虑联系高通技术支持团队，询问是否有针对已量化模型的特殊转换流程。

关于 quantization_overrides 针对浮点模型的问题

你理解 quantization_overrides 通常是用于覆盖浮点模型的量化参数。由于QAT训练已经得到了int8 TFLite模型，没有浮点TFLite输出，不过你仍然可以使用类似的思路：

手动修改量化参数

尽管没有浮点模型，但你可以手动修改int8 TFLite模型的量化参数。TFLite模型中的量化参数一般包含尺度（scale）和零点（zero - point）。你可以借助TFLite的Python API来读取和修改这些参数。

确认模型量化一致性

在手动修改量化参数之前，要确保你清楚QAT训练时采用的量化策略和参数。手动修改参数时，要保证新的参数和模型的量化方式一致，防止引入额外的误差。

编译到8850平台

当你成功将int8 TFLite模型转换为QNN模型后，就可以将其编译到8850平台上。通常要借助高通的QNN SDK，按照以下步骤操作：

1. 安装QNN SDK：从高通官方网站下载并安装适合8850平台的QNN SDK。
2. 配置编译环境：依据SDK文档配置编译环境，包含设置环境变量、安装必要的依赖项等。
3. 编译QNN模型：使用SDK提供的编译工具，将QNN模型编译成适合8850平台运行的格式。示例命令如下：

   qnn_compiler --input_model=your_qnn_model.qnn --output_dir=compiled_model --target=8850
   

通过以上步骤，你就可以将QAT训练好的int8 TFLite模型转换为QNN模型并编译到8850平台上。