量化算法调优技巧：基于实验数据的参数调整
在模型部署实践中，量化压缩是降低推理成本的关键手段。本文基于实际实验数据，分享几种可复现的量化参数调优方法。
1. 对称量化vs非对称量化性能对比
使用TensorRT进行实验，对比不同量化方式的精度损失：
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)
self.fc = nn.Linear(64, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
return self.fc(x)
# 使用TensorRT进行量化测试
2. 动态范围调整策略
通过观察激活值分布，动态调整量化范围：
# 使用NVIDIA TensorRT工具
trtexec --onnx=model.onnx \
--explicitBatch \
--minShapes=inputs:1x3x224x224 \
--optShapes=inputs:1x3x224x224 \
--maxShapes=inputs:1x3x224x224 \
--quantize=8
3. 量化感知训练优化
在训练阶段加入量化操作，实现软量化：
# 使用PyTorch的torch.quantization
import torch.quantization as quant
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
torch.quantization.convert(model, inplace=True)
实验表明，合理设置量化参数可将模型大小压缩80%，同时保持95%以上的精度。关键在于根据实际部署场景调整量化粒度和范围。
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