Bug of quant-aware training of tinypose ！

[2050airobert]

问题确认 Search before asking

• 我已经查询历史issue，没有报过同样bug。I have searched the issues and found no similar bug report.

bug描述 Describe the Bug

@yghstill TinyPose模型的自动化压缩代码整理完成了：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/demo/auto_compression/detection
配置文件是：configs/tinypose_qat_dis.yaml，启动方式和readme中完全一致，如果全量化的话可以先使用这个
上面是你说的话，可是出现了几个问题。
1 你给出的这个链接 404打不开了，于是我找到了其他的位置，找到你说的yml，运行程序
2 python3 -m paddle.distributed.launch --log_dir=log0705 --gpus 0,1 run.py --config_path=./configs/tinypose_qat_dis.yaml --save_dir='./output0705/'
python3 run.py --config_path=./configs/tinypose_qat_dis.yaml --save_dir='./output0705/'
以上两种方式都尝试了，可是报错如下


请大佬能认真帮忙看下吗？
3 是否有真正的可复现而且无bug的版本发出来，是否可以进行自测再发出来，多谢

BR

复现环境 Environment

       paddle-gpu 2.23 以上
       paddledet release/2.4
       paddleslim develop
       cuda 11.3
      pytorch 跟cuda配套

是否愿意提交PR Are you willing to submit a PR?

• Yes I'd like to help by submitting a PR!

[yghstill]

@2050airobert Paddleslim已经发布2.3.0版本，之前的代码位置有所改动，请使用正式版代码再试下吧：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/release/2.3/example/auto_compression/detection
请安装PaddleSlim 2.3.0版本再试下：

pip insyall paddleslim==2.3.0

如有问题，请再将报错详细log发出来~

[2050airobert]

hi，
1 我已经在这个分支上了，您仔细看下

2 另外， 您仔细看 weight_quantize_type: 'channel_wise_abs_max' # 'abs_max' is layer wise quant 这里只是实验了perchannel 量化，但是我们需要的应该是perlayer 全量化，这个这版能训练起来了么？

3 另外您再仔细看下我上面的过程和问题，帮忙check下到底是哪里的问题，或许您合入的时候没有做回归还是？
BR

[yghstill]

@2050airobert 你的问题没有复现，重新安装下paddleslim2.3.0，然后代码也更新下试下呢？
如果评估精度的话，PaddleDet安装需要手动编译安装最新的release 2.4或develop分支，因为依赖这个PR：#6223

[2050airobert]

1 我理解您说的，可问题是我确实满足您说的条件，也是按照您说的来的，上面的证据再加一个下面的截图证据

2 我的建议是能不能就事论事，看下这个问题，为啥不支持这些参数呢？ 这些参数明显是你的auto compression里面的，而且我确定的是之前不用auto compression框架，直接quant config里面的方式是可以训练起来的，只是当时精度不行，您这版没有延续发布在quant config里面的方式，而是非要采用auto compression的方式，产生了相应问题，是否可以解释下？
3 您还需要什么信息我可以提供，或者弄好反馈给您？ 多谢

[2050airobert]

@yghstill
1 确实是因为版本更新导致的，依赖有点。。。
我再试试 看结果如何？ 别急 大佬
2 另外， 您仔细看 weight_quantize_type: 'channel_wise_abs_max' # 'abs_max' is layer wise quant 这里只是实验了perchannel 量化，但是我们需要的应该是perlayer 全量化，这个这版能训练起来了么？
3 这个qat训练需要输入模型吗？ 还是下面的模型是qat训练的输出呢？大佬

4 我可以直接用这个qat训练 训练 coco train 所有的数据集，然后一次性训练出来最优map的网络模型而且输出就是qat 量化模型吗？ 我的意思是输入不用给coco train训练好的模型 直接用这个qat边训练边量化 出一个最优map的模型？大佬
BR

[yghstill]

perlayer是支持的，加载的模型是fp32训好的模型，需要先训好fp32模型再进行量化蒸馏，如果想要QAT训练，目前只支持部分量化，不支持全量化。

[2050airobert]

非常感谢您的准确回答，期待不错的结果，只是还有点问题
1 qat 部分量化的最优结果跟您这版本的 qat离线全量化的结果 ，tinypose关键点的位置精度哪个更好，差别大概有多少？ 包括ap掉点
2 qat在线训练全量化大概什么时候可以支持tinypose？
3 为啥这个auto compression 一定要加上蒸馏操作呢？ 可以注释掉吗？ 如果注释掉会掉点多少呢？

期待您的答复，再次感谢

[yghstill]

部分量化和auto compression精度相差多少还没对比，先提供了全量化的auto compression的这个配置。
QAT支持全量化是功能性的开发，我们下个Q会开始规划支持。
node的参数可以删除，会默认增加蒸馏节点，无需手动设置。

[2050airobert]

tks，还有个小问题
1 目前来看应该qat跑起来了，截图如下


但是由于一直卡在这里，估计有几个小时了，我的batchsize给从16改为128了，为啥一直没有log出来，不像大多数training可以不断地有batch的log出现。
2 如何判断我的qat训练正常，是否可以打开log设置，查看中间过程？
3 据我所知，部分量化的偏差还是蛮大的，之前我跟lite同事一起试过，不知道lite是否跟你们反馈过，不太可用。所以才做了全量化的你这个版本，所以训练完后我会评估下最终的map有多少，对比下，到时候给您反馈，好吧？
4 你刚发布的qat全量化版本运行后中间结果会带有eval 这个结果可信吗？如果可信为什么总是接近于0的map ，是哪里我搞错了吗？ 请帮忙check下 好么？

5 对于上面的问题4 ，如果暂时在训练过程中答应map指标等，我可以最后评估，于是按照readme的指示，结果如下

确实生成了新模型

请问下为何无法评估，是目前还不支持吗？
BR

[yghstill]

@2050airobert fp32模型评估精度正常吗？

[2050airobert]

不正常啊！ 麻烦您看下我上面几个问题，多谢

[yghstill]

@2050airobert 先验证正确fp32模型再进行压缩吧，确认下输入shape、预处理过程是否一致？https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto_compression/detection/configs/tinypose_reader.yml#L37

[2050airobert]

hi，guanghua
您理解的跟我说的不一致，我再重复一遍哈，就是我的意思是我的fp32模型是非常专业而且准确的，我们之前项目都用过测试过。更重要的是这是官方paddle亲自发出的版本，如果有问题，不可能一直半年保持在上面不动的。tinypose128x96模型的官方版本，您可以复测下。所以还是麻烦您关注下我的提问，和实测遇到的问题，而不是停留在纸面，拜托详细分析下我遇到的问题。上面的问题您几乎都可以复现，有问题我可以帮助的话，尽管说就好， 全力支持

[yghstill]

@2050airobert 确认了下，是normalize加不加进网络的区别，

已经提交PR适配了下，参考修改下就可以了：PaddlePaddle/PaddleSlim#1267

[2050airobert]

非常专业，
1 可是还是有问题，log如下：

2 我的配置文件如下 麻烦您看下是不是哪里配置有问题，我的coco数据集在其他目录，我的配置里面都体现了位置，是不是还有特殊的要求？

3 您这个bug fixed 代码就是这个read yml代码改动吧，我只要合入这个改动，正常评估eval就行？ 还是我必须重新 train qat量化才行？

[yghstill]

@2050airobert

1. 看你的报错，是数据集的问题，img_path索引错误
2. image_dir和anno_path设置成dataset_dir的相对路径试下呢？TrainDataset也设置下？
3. 正常eval就行，自动压缩时加载fp32训好的模型即可，不用加载qat之后的模型。

[2050airobert]

很感谢，
1我更改为绝对路径，然后上面两个设置为相对路径，按照您的意思 具体rux如下

上面的部分没有改动。
2 另外我的另一个文件配置如下

我确保coco数据集的路径都是有的，图片和标注都有，没问题，但是还是哪里填写错了呢？
3 备注 我非常确定的是之前三个都用绝对路径的配置，qat 训练是可以跑起来了的，看起来前半部分是蒸馏后面是逐步的训练量化，还有中间log，直到最终迭代结束。qat训练training跑通没问题，但中间结果都是 map ap recall几乎都是0，显然也不对，不知道问题到底在哪呢？
劳烦大佬能帮忙分析下问题？多谢

[yghstill]

根据你的报错代码位置打印下为什么索引不到，是不是路径有误等

也可以使用coco数据集验证下官方demo是否能跑起来。

[2050airobert]

@yghstill
exactly ，你说的很对
第一，问题是我确实路径设置对了，coco数据集也是正常的，都有图像在，不应该一张jpg都加载不进来。
于是我做了下实验，假如我故意把路径设置错误，于是会出现warning并且程序会尝试自动下载coco数据集，我马上停止。
当我改为正确的img jpg路径的时候，就不会出现warning了，接下来会出现的error就是上面你看到的。这里，到底隐藏了一个什么大的bug呢？ 问题在哪呢？ 能细心分析下root cause吗？

[07/07 08:20:24] ppdet.utils.download WARNING: Config image_dir /app_lcl/paddle_test/HRNet-Human-Pose-Estimation/data/coco/val2017 is not a directory, dataset config is not valid
[07/07 08:20:24] ppdet.utils.download INFO: Dataset /app_lcl/paddle_test/HRNet-Human-Pose-Estimation/data/coco is not valid for reason above, try searching /root/.cache/paddle/dataset or downloading dataset...
第二，在同样的路径配置下，确实可以qat 训练起来，只是结果map 等中间指标都不正常。
我怀疑是不是detection2.4版本哪里的接口配置不对导致的，您那边没遇到该问题吗？ 或者说您用的是？
您仔细看下这个log 里面 调用了paddledetection 这很奇怪。。
File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/paddledet-2.4.0-py3.8.egg/ppdet/metrics/keypoint_metrics.py", line 191, in accumulate
self.get_final_results(self.results['all_preds'],
File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/paddledet-2.4.0-py3.8.egg/ppdet/metrics/keypoint_metrics.py", line 152, in get_final_results
'image': int(img_path[idx])
第三，假如一定要下载 coco数据，那指定的位置在哪才对呢？ 我可以直接拷贝过去啊。 然而，以我的经验来看，这不是一个好的release 设计，不应该出现在release版本中吧？麻烦大佬建议下如何修改？

[2050airobert]

hi，
1 评估正常了，但是评估后发现全量化之前的map很高，但是全量化训练后的model，map指标为接近0，明显异常。
这个worknum必须设置为2吗？ 推荐设置是？

2 具体训练过程的log如下，会在开始的时候卡住一会，不知道在干嘛，后面会逐个batch出log，麻烦大佬解释下呗？

3 需要专门加一个 is_full_quantize = true 吗？

[yghstill]

@2050airobert

1. 目前动态图量化训练QAT可以完成模型部分量化，但不支持全量化，这个功能有待完善，具体支持的时间也不能确定。所以你的任务有两种方案：（1）使用自动化压缩工具做量化，每个op会保存一个out_threshold属性，lite端就可以完成全量化推理。is_full_quantize这个可不加。（2）QAT+PTQ方案：先动态图量化训练导出模型，然后使用离线量化，将https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/cf8bbf3ce1c50f9e5f83720d4a1b5d477767056a/paddleslim/quant/quanter.py#L368 将quantizable_op_type设置为[], 这样可以保证动态图QAT量化过的op不再量化，未量化的op执行校准scale的过程，最终的模型可以用lite在npu上部署。
2. 开源的配置文件在coco数据集上表现还可以，但不确保在自定义数据集上可行，可以weight_quantize_type设置成'channel_wise_abs_max'看下精度是否正常。如果正常，那么pre layer的量化方式不太适合这个模型，请咨询下lite目前是否支持了最新的pre channel量化，或者重新技术选型，试下其他模型。
3. 由于人力有限，但tinypose后续还会继续完善npu部署，感谢持续关注~

[2050airobert]

感谢您准确的归纳总结。
但最重要的是我上面采用了方案一“（1）使用自动化压缩工具做量化。。。”，发现了在qat 全量化的时候，中间会带有eval指标log，如下

从图中可以看出，很明显的问题就是您发布的这个qat量化导致本来map很高的模型逐渐变成一个不能用的map几乎为0的模型
这是怎么回事能解释下吗？
我甚至用最后结束训练后的模型试了一下，python eval.py --- 之后还是map几乎为零。这明显不对啊！
是哪里的问题呢？大佬 能帮忙分析下吗？ 您那边可以把log 截图过来 看下是否正常吗？
BR

[yghstill]

@2050airobert 你试过coco上官方发布的模型吗？我这边测试自动化压缩这个demo，AP可以到48左右

[2050airobert]

是的呀 我确实用的就是你官方发布的模型，你看下他原始的map非常高

我的训练集配置不是发给你了 也是coco的 不过我的qat训练采用的是 coco的 eval数据，你的配置应该也是如此吧？

[yghstill]

@2050airobert 配置文件改了哪些地方？weight_quantize_type保持channel_wise_abs_max不变吗？abs_max这个没有验证调试

[2050airobert]

其实为了复现你的结果，我基本没动，除非数据目录不同，我稍微改下

[yghstill]

is_full_quantize这个删掉试下吧

[2050airobert]

其实这是我试过你原始的不行才加上的，结果一样错
您好需要什么配置信息 我发你，实际上我开始git clone下来基本没变的话，都是这种结果，我试过很多改动，从来没出现过一次不是0的。。。
我的配置都是按照你说的 pdet 版本 和pslim版本都对齐了 还有地方可能不同？

[2050airobert]

实在不行，可以把您的版本打包发下呗？ 我验证下 可以吗？

[yghstill]

@2050airobert https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.4/configs/keypoint/tiny_pose/tinypose_128x96.yml#L147 你将fuse_normalize设为False，然后Reader还是保持修改PR之前的设置再试下吧，我这边复现，fuse_normalize=Ture的是会有问题

[2050airobert]

不对啊，你这个改动的是paddle detection里面的文件，可是我用的slim采用的是你的方法一，qat全量化方式，我应该改动的文件是 tinypose_qat_dis.yaml 和 tinypose_reader.yml ？

[2050airobert]

如果你怀疑输入的模型有问题，您可以给我一个你那边验证没问题的模型 pdiparam 和pdmode info.yml infoxxx四个文件打包给我下就好

[2050airobert]

另外我能提个建议吗？

你看你这个程序执行的时候也不知道在做什么，开始有很长一段时间都卡在这，当然过了几个小时之后会出一些迭代的log，这个能解释下吗？ 或者可以中间出一些log提示，如果有问题就停掉了。
另外这个程序正常全量化 2X 3090两个卡上需要几个小时呢？