量化测试环境搭建：模拟真实部署场景

量化测试环境搭建：模拟真实部署场景

在模型部署实践中，量化测试环境的搭建直接决定了模型压缩效果的真实表现。本文将基于实际部署需求，提供一套可复现的量化测试框架。

环境准备

首先安装必要的工具包：

pip install torch torchvision onnx opencv-python
pip install tensorflow==2.13.0  # 如需TF模型

核心测试流程

我们以PyTorch模型为例，搭建完整的量化测试环境：

1. 模型加载与导出

import torch
model = torch.load('resnet50.pth')
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, example_input, 'resnet50.onnx', 
                   export_params=True, opset_version=11)

2. 量化工具集成

import torch.quantization as quantization
from torch.quantization import prepare, convert
# 准备量化
quantization.prepare(model, inplace=True)
# 运行校准数据进行量化参数计算
for data in calib_loader:
    model(data)
# 转换为量化模型
quantization.convert(model, inplace=True)

3. 性能与精度评估 使用以下脚本对比量化前后效果：

import torch.nn.functional as F
with torch.no_grad():
    # 原始模型
    output1 = model1(input_tensor)
    # 量化模型
    output2 = model2(input_tensor)
    # 计算精度差异
    diff = torch.mean(torch.abs(output1 - output2))

通过以上环境，可真实模拟部署场景下的模型表现。建议在不同硬件平台（CPU、GPU）下验证量化效果，确保部署稳定性。