量化算法优化技巧：提高量化精度的关键方法
在模型部署实践中，量化精度的提升是模型轻量化的核心挑战。本文分享几种可复现的量化优化技巧。
1. 量化范围优化
使用TensorFlow Lite的动态范围量化时，可通过调整激活值范围来提升精度：
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 自定义量化范围
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.int8
converter.inference_output_type = tf.int8
2. 逐层量化策略
对于关键层采用更高精度：
# 使用PyTorch的torch.quantization
import torch.quantization as quant
model.qconfig = quant.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
quant.prepare(model, inplace=True)
3. 校准策略优化
采用KL散度校准而非最大值校准：
# 使用TensorRT的校准工具
import tensorrt as trt
calibrator = trt.SoftMaxCalibrator(data=calibration_data, cache_file='calib.cache')
通过以上方法，可将INT8精度损失控制在1-2%以内，显著优于传统量化方案。
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