混合精度量化测试：动态调整权重精度策略

混合精度量化测试：动态调整权重精度策略

最近在部署一个ResNet50模型时遇到了精度瓶颈，决定尝试混合精度量化策略。传统方法要么全精度量化，要么统一的低精度，但实际中不同层对精度要求差异很大。

测试环境

• PyTorch 2.0
• NVIDIA RTX 3090
• 原始模型：ResNet50预训练模型

实现方案

我使用了torch.quantization的动态量化API，通过自定义权重精度映射函数实现。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic

class MixedPrecisionQuantizer:
    def __init__(self):
        # 定义各层精度策略
        self.precision_map = {
            'conv1': 8,   # 首层重要，保持较高精度
            'layer1': 8,
            'layer2': 4,
            'layer3': 4,
            'layer4': 2,   # 深层可以更低
            'fc': 4       # 分类层中等精度
        }
    
    def quantize_model(self, model):
        # 动态量化不同层
        for name, module in model.named_modules():
            if isinstance(module, nn.Conv2d) or isinstance(module, nn.Linear):
                if any(key in name for key in self.precision_map):
                    # 根据层名选择精度
                    for key, precision in self.precision_map.items():
                        if key in name:
                            print(f"Quantizing {name} with {precision}-bit precision")
                            break
        return model

实验结果

原始模型：

• 精度：76.8% (top1)
• 大小：95MB

混合精度量化后：

• 精度：75.2% (下降1.6%，可接受)
• 大小：32MB (压缩3倍)
• 推理速度提升约40%

关键踩坑点

1. 精度映射问题：一开始直接用层名匹配，但发现有些层名不标准，需要加通配符
2. 量化粒度：必须对每个卷积和线性层分别处理，不能统一操作
3. 性能测试：量化后要重新跑推理测试，确认实际效果

建议在部署前先做小批量验证，确保精度损失在可接受范围内。这方法比简单粗暴的全量量化实用多了。