量化效果量化：基于实际业务场景的评估
最近在部署一个图像分类模型到边缘设备时，决定对模型进行量化压缩。本文记录了从INT8量化到效果评估的完整过程。
实验环境
- 模型：ResNet50 (PyTorch)
- 量化工具：torch.quantization (PyTorch 1.10)
- 测试数据集：ImageNet-1K (200张图片)
具体步骤
import torch
import torch.quantization
def setup_model():
model = torch.load('resnet50.pth')
model.eval()
return model
# 准备量化配置
model = setup_model()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_fused = torch.quantization.fuse_modules(model, [['conv1', 'bn1'], ['layer1.0.conv1', 'layer1.0.bn1']])
model_prepared = torch.quantization.prepare(model_fused)
# 运行校准数据
for data, _ in calib_loader:
model_prepared(data)
# 转换为量化模型
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)
效果评估
在200张ImageNet图片上的测试结果：
- 未量化模型精度：76.2%
- INT8量化后精度：75.8% (下降0.4%)
- 模型大小：从95MB → 24MB (约75%压缩)
- 推理速度：提升约30%
实际部署考量
在边缘设备上测试发现，虽然精度略有下降，但模型体积减少近80%，且推理时间显著缩短。对于对精度要求不是极端严格的场景，这种量化方案是可行的。
结论
量化效果需要结合业务场景权衡，建议先用少量数据进行校准，再评估最终效果。
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