量化工具兼容性测试：跨平台部署验证
背景
在实际部署中，发现不同量化工具的兼容性问题令人头疼。本文记录一次完整的量化工具对比测试。
测试环境
- Ubuntu 20.04 LTS
- Python 3.8
- PyTorch 1.12
- TensorFlow 2.9
测试工具与方法
1. TensorRT INT8量化
# 安装TensorRT
pip install tensorrt
# 构建校准数据集
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
class CalibDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self): return len(self.data)
def __getitem__(self, idx): return self.data[idx]
# 使用1000个样本进行校准
loader = DataLoader(CalibDataset(calib_data), batch_size=32)
2. TensorFlow Lite量化
import tensorflow as tf
def representative_dataset():
for i in range(1000):
yield [np.random.random((1, 224, 224, 3)).astype(np.float32)]
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.representative_dataset = representative_dataset
3. ONNX Runtime量化
# 安装ONNX Runtime
pip install onnxruntime
# 使用ONNX模型进行量化
import onnx
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic
quantize_dynamic("model.onnx", "model_quant.onnx")
测试结果
| 工具 | 精度损失 | 部署难度 | 兼容性 |
|---|---|---|---|
| TensorRT | 0.8% | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| TensorFlow Lite | 1.2% | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| ONNX Runtime | 0.5% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
实际部署验证
在Jetson Nano上测试发现：
- TensorRT量化模型启动慢但推理稳定
- TensorFlow Lite兼容性最好，但精度稍差
- ONNX Runtime在ARM架构下性能不佳
建议：生产环境优先选择TensorRT + TensorFlow Lite组合方案。
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