求使用dummy数据集运行Intel Low Precision Optimization Tool的示例代码

首先完成工具安装：进入你克隆的neural-compressor本地目录，执行以下命令完成安装：

pip install .

以下是使用dummy数据集做INT8量化测试的完整示例代码，可直接适配你的frozen TensorFlow模型使用：

import numpy as np
from neural_compressor.experimental import Quantization, common

# 自定义Dummy数据集，按你的模型实际参数调整
class DummyDataset:
    def __init__(self, total_samples=100):
        # 可调整总样本数，快速测试可设为更小值
        self.total_samples = total_samples

    def __getitem__(self, idx):
        # 按你的frozen模型实际输入尺寸、数据类型调整
        # 示例为224*224的3通道浮点图像输入
        dummy_input = np.random.randn(224, 224, 3).astype(np.float32)
        # 按你的任务类型调整标签，示例为1000分类任务的标签
        dummy_label = np.random.randint(0, 1000)
        return dummy_input, dummy_label

    def __len__(self):
        return self.total_samples

if __name__ == "__main__":
    # 初始化量化器
    quantizer = Quantization()
    # 替换为你本地的frozen pb模型路径
    quantizer.model = "./path/to/your_frozen_model.pb"
    
    # 加载dummy校准数据集
    calib_dataset = DummyDataset(total_samples=100)
    quantizer.calib_dataloader = common.DataLoader(calib_dataset, batch_size=32)
    # 加载dummy评估数据集
    eval_dataset = DummyDataset(total_samples=50)
    quantizer.eval_dataloader = common.DataLoader(eval_dataset, batch_size=32)
    
    # 执行量化流程
    quantized_model = quantizer.fit()
    # 保存生成的量化模型
    quantized_model.save("./output_quantized_model")

调整说明 #

• 请根据你的frozen模型实际输入维度、数据类型修改DummyDataset中dummy_input的生成逻辑
• 请根据你的任务类型（分类、检测、分割等）修改dummy_label的生成规则
• 如果仅做流程连通性测试，可将total_samples设为更小值，减少运行耗时

如果需要做性能测试，将上述代码中的Quantization替换为Benchmark模块，传入相同的dummy dataloader即可运行性能测试。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Remi_TRish