PyTorch模型压缩对比测试：剪枝、量化、蒸馏效果分析

PyTorch模型压缩对比测试：剪枝、量化、蒸馏效果分析

在实际部署场景中，模型压缩是提升推理效率的关键手段。本文通过一个图像分类任务，对比了三种主流压缩方法：结构化剪枝、量化和知识蒸馏的效果。

实验设置

使用ResNet18作为基础模型，在CIFAR-10数据集上训练，测试参数量减少程度和准确率损失。

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune
from torch.quantization import quantize_dynamic
from model import ResNet18  # 自定义模型

# 模型加载
model = ResNet18(num_classes=10)
model.load_state_dict(torch.load('resnet18.pth'))

剪枝压缩

# 结构化剪枝
prune.ln_structured_(model, name='weight', amount=0.3, n=2, dim=0)
pruned_acc = test_accuracy(model)
print(f'剪枝准确率: {pruned_acc:.4f}')

量化压缩

# 动态量化
quantized_model = quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
quantized_acc = test_accuracy(quantized_model)
print(f'量化准确率: {quantized_acc:.4f}')

蒸馏压缩

# 知识蒸馏
teacher = ResNet18(num_classes=10)
student = ResNet18(num_classes=10)
teacher.load_state_dict(torch.load('teacher.pth'))

# 训练学生模型
for epoch in range(50):
    distill_loss = train_student(teacher, student)

性能对比

剪枝在保持准确率的同时有效减少参数量，量化显著提升推理速度。蒸馏则在参数量和准确率间取得平衡。