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import argparse
import yaml
import os
import torch
import utils
def add_args():
# Training settings
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch NUQSGD')
# options overwritting yaml options
parser.add_argument('--path_opt', default='default.yaml',
type=str, help='path to a yaml options file')
parser.add_argument('--data', default=argparse.SUPPRESS,
type=str, help='path to data')
parser.add_argument('--logger_name', default='runs/runX')
parser.add_argument('--dataset', default='mnist', help='mnist|cifar10')
# options that can be changed from default
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=argparse.SUPPRESS,
metavar='N',
help='input batch size for training (default: 64)')
parser.add_argument('--test_batch_size',
type=int, default=argparse.SUPPRESS, metavar='N',
help='input batch size for testing (default: 1000)')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=argparse.SUPPRESS,
metavar='N',
help='number of epochs to train (default: 10)')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=argparse.SUPPRESS,
metavar='LR',
help='learning rate (default: 0.01)')
parser.add_argument('--momentum', type=float, default=argparse.SUPPRESS,
metavar='M',
help='SGD momentum (default: 0.5)')
parser.add_argument('--no_cuda', action='store_true',
default=argparse.SUPPRESS,
help='disables CUDA training')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=argparse.SUPPRESS,
metavar='S',
help='random seed (default: 1)')
parser.add_argument('--log_interval', type=int, default=argparse.SUPPRESS,
metavar='N',
help='how many batches to wait before logging training'
' status')
parser.add_argument('--tblog_interval',
type=int, default=argparse.SUPPRESS)
parser.add_argument('--optim', default=argparse.SUPPRESS, help='sgd|dmom')
parser.add_argument('--arch', '-a', metavar='ARCH',
default=argparse.SUPPRESS,
help='model architecture: (default: resnet32)')
parser.add_argument('-j', '--workers', default=argparse.SUPPRESS,
type=int, metavar='N',
help='number of data loading workers (default: 4)')
parser.add_argument('--weight_decay', '--wd', default=argparse.SUPPRESS,
type=float,
metavar='W', help='weight decay (default: 5e-4)')
parser.add_argument('--train_accuracy', action='store_true',
default=argparse.SUPPRESS)
parser.add_argument('--log_profiler', action='store_true')
parser.add_argument('--lr_decay_epoch',
default=argparse.SUPPRESS)
parser.add_argument('--log_keys', default='')
parser.add_argument('--exp_lr',
default=argparse.SUPPRESS, action='store_true')
parser.add_argument('--nodropout',
default=argparse.SUPPRESS, action='store_true')
parser.add_argument('--data_aug',
default=argparse.SUPPRESS, action='store_true')
parser.add_argument('--noresume', action='store_true',
help='do not resume from checkpoint')
parser.add_argument('--pretrained',
default=argparse.SUPPRESS, action='store_true')
parser.add_argument('--num_class',
default=argparse.SUPPRESS, type=int)
parser.add_argument('--lr_decay_rate',
default=argparse.SUPPRESS, type=float)
parser.add_argument('--nesterov',
default=argparse.SUPPRESS, action='store_true')
parser.add_argument('--run_dir', default='runs/runX')
parser.add_argument('--ckpt_name', default='checkpoint.pth.tar')
parser.add_argument('--g_estim', default=argparse.SUPPRESS, type=str)
parser.add_argument('--epoch_iters',
default=argparse.SUPPRESS, type=int)
parser.add_argument('--gvar_log_iter',
default=argparse.SUPPRESS, type=int)
parser.add_argument('--gvar_estim_iter',
default=argparse.SUPPRESS, type=int)
parser.add_argument('--gvar_start',
default=argparse.SUPPRESS, type=int)
parser.add_argument('--g_optim',
default=argparse.SUPPRESS, action='store_true')
parser.add_argument('--g_optim_start',
default=argparse.SUPPRESS, type=int)
parser.add_argument('--g_osnap_iter',
default='100,1000,10000', type=str)
parser.add_argument('--g_bsnap_iter',
default=argparse.SUPPRESS, type=int)
parser.add_argument('--g_epoch',
default=argparse.SUPPRESS, action='store_true')
parser.add_argument('--niters',
default=argparse.SUPPRESS, type=int)
parser.add_argument('--no_batch_norm',
default=argparse.SUPPRESS, type=bool)
# NUQ
parser.add_argument('--nuq_method', default='q', help='q|nuq|qinf')
parser.add_argument('--nuq_bits', default=4, type=int)
parser.add_argument('--nuq_bucket_size', default=1024, type=int)
parser.add_argument('--nuq_ngpu', default=1, type=int)
parser.add_argument('--nuq_mul', default=0.5, type=float)
parser.add_argument('--nuq_amq_lr',
default=0.7, type=float)
parser.add_argument('--nuq_amq_epochs',
default=50, type=int)
parser.add_argument('--untrain_steps', default=0, type=int)
parser.add_argument('--untrain_lr', default=0.001, type=float)
parser.add_argument('--untrain_std', default=0.001, type=float)
parser.add_argument('--nuq_sym', default=False, action='store_true')
parser.add_argument('--nuq_inv', default=False, action='store_true')
parser.add_argument('--nuq_parallel', default='no', help='no|gpu1|ngpu')
parser.add_argument('--dist_num', default=20, type=int)
parser.add_argument('--chkpt_iter', default=20, type=int)
parser.add_argument('--nuq_number_of_samples',
default=argparse.SUPPRESS,
type=int,
help='NUQ Number of Samples')
parser.add_argument('--nuq_ig_sm_bkts',
action='store_true',
help='NUQ Ignore Small Buckets')
parser.add_argument('--nuq_truncated_interval',
default=argparse.SUPPRESS,
type=float,
help='NUQ Truncated Interval')
parser.add_argument('--nuq_cd_epochs', default=argparse.SUPPRESS,
help='NUQ Adaptive CD Epochs', type=int)
parser.add_argument('--nuq_layer', action='store_true',
help='NUQ Enable Network Wide Quantization')
args = parser.parse_args()
return args
def opt_to_nuq_kwargs(opt):
return {
'ngpu': opt.nuq_ngpu, 'bits': opt.nuq_bits,
'bucket_size': opt.nuq_bucket_size, 'method': opt.nuq_method,
'multiplier': opt.nuq_mul, 'cd_epochs': opt.nuq_cd_epochs,
'number_of_samples': opt.nuq_number_of_samples,
'path': opt.logger_name, 'symmetric': opt.nuq_sym,
'interval': opt.nuq_truncated_interval, 'amq_epochs': opt.nuq_amq_epochs,
'learning_rate': opt.nuq_learning_rate, 'amq_lr': opt.nuq_amq_lr,
'ig_sm_bkts': opt.nuq_ig_sm_bkts, 'inv': opt.nuq_inv
}
def yaml_opt(yaml_path):
opt = {}
with open(yaml_path, 'r') as handle:
opt = yaml.load(handle, Loader=yaml.FullLoader)
return opt
def get_opt():
args = add_args()
opt = yaml_opt('options/default.yaml')
opt_s = yaml_opt(os.path.join('options/{}/{}'.format(args.dataset,
args.path_opt)))
opt.update(opt_s)
opt.update(vars(args).items())
opt = utils.DictWrapper(opt)
opt.cuda = not opt.no_cuda and torch.cuda.is_available()
if opt.g_batch_size == -1:
opt.g_batch_size = opt.batch_size
return opt