量化模型压缩比计算公式与实际应用

量化模型压缩比计算公式与实际应用

压缩比计算公式

模型压缩比(CR) = 原始模型大小 / 量化后模型大小

对于量化模型，通常使用：CR = (原始精度位数 / 量化位数)

实际应用案例

以PyTorch模型为例进行量化实验：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare, convert

# 构建示例模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, 10)
)

# 动态量化
quantized_model = quantize_dynamic(
    model, 
    {nn.Linear}, 
    dtype=torch.qint8
)

# 计算压缩比
original_size = sum(p.numel() * p.element_size() for p in model.parameters())
quantized_size = sum(p.numel() * p.element_size() for p in quantized_model.parameters())
compression_ratio = original_size / quantized_size
print(f"压缩比: {compression_ratio:.2f}x")

效果评估

量化后模型精度损失通常在1-5%之间，可通过以下方式验证：

# 精度测试
model.eval()
with torch.no_grad():
    test_input = torch.randn(100, 784)
    original_output = model(test_input)
    quantized_output = quantized_model(test_input)
    
    # 计算误差
    error = torch.mean((original_output - quantized_output) ** 2)
    print(f"量化误差: {error:.6f}")

工具推荐

• PyTorch Quantization: 内置动态/静态量化
• TensorRT: 针对NVIDIA GPU的量化优化
• ONNX Runtime: 跨平台量化支持

压缩比通常在2-8x之间，具体取决于模型结构和量化策略。