量化后性能评估：多维度性能指标分析
在模型压缩与量化技术栈中，量化后的性能评估是决定部署效果的关键环节。本文将通过实际案例展示如何从多个维度评估量化模型的性能表现。
核心评估指标
量化后的性能主要从以下维度评估：
- 精度损失评估：使用ImageNet验证集测试，通过top-1准确率衡量
- 推理速度：毫秒级延迟测试
- 模型大小：压缩前后模型文件大小对比
实际操作步骤
以PyTorch模型为例，使用TensorRT进行量化后评估：
import torch
import torchvision.models as models
from torch.quantization import quantize_dynamic
# 加载模型并量化
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
quantized_model = quantize_dynamic(
model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
# 精度测试
correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
output = quantized_model(data)
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
accuracy = correct / len(test_loader.dataset)
print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}")
性能测试工具
使用NVIDIA TensorRT进行推理性能测试：
# 构建TensorRT引擎
trtexec --onnx=model.onnx \
--saveEngine=quantized.engine \
--explicitBatch \
--fp16
# 性能测试
trtexec --loadEngine=quantized.engine \
--iterations=1000 \
--warmup=100
结果分析
典型量化效果：
- 精度损失：通常控制在1-3%以内
- 推理速度：提升2-5倍
- 模型大小：压缩至原模型的1/4-1/8
通过该评估框架，可量化地判断模型是否满足部署需求。
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