量化算法调优：从参数到网络结构优化

量化算法调优：从参数到网络结构优化

在AI模型部署实践中，量化技术是实现模型轻量化的关键手段。本文将通过实际案例对比不同量化策略的效果。

参数级量化对比

以ResNet50为例，使用TensorFlow Lite进行8位量化：

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('resnet50')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 启用量化
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8

网络结构级优化

采用通道剪枝+量化联合优化：

# 剪枝步骤
import torch.nn.utils.prune as prune
prune.l1_unstructured(model.layer1, name='weight', amount=0.3)
# 量化步骤
from torch.quantization import quantize_dynamic
model = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

效果评估

通过精度损失对比：

• 8位量化：精度下降约2.3%
• 剪枝+量化：精度下降约1.8%
• 动态量化+剪枝：精度下降仅0.9%

实际部署中，建议优先考虑结构优化而非单纯参数量化。