开源框架下的模型压缩技术

在大模型时代，模型压缩技术已成为部署实践中的关键环节。本文将基于PyTorch和TensorFlow开源框架，分享几种主流的模型压缩方法。

1. 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)

import torch
import torch.nn as nn

class TeacherModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(784, 512)
        self.layer2 = nn.Linear(512, 256)
        self.layer3 = nn.Linear(256, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.layer1(x))
        x = torch.relu(self.layer2(x))
        return self.layer3(x)

# 学生模型
class StudentModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(784, 128)
        self.layer2 = nn.Linear(128, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.layer1(x))
        return self.layer2(x)

# 蒸馏损失函数
def distillation_loss(student_output, teacher_output, temperature=4):
    soft_target = nn.Softmax(dim=1)(teacher_output / temperature)
    student_log_softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)(student_output / temperature)
    return nn.KLDivLoss()(student_log_softmax, soft_target) * (temperature ** 2)

2. 网络剪枝 (Pruning)

import torch.nn.utils.prune as prune

# 对模型进行结构化剪枝
model = StudentModel()
prune.l1_unstructured(model.layer1, name="weight", amount=0.3)
prune.l1_unstructured(model.layer2, name="weight", amount=0.5)

3. 量化压缩 (Quantization)

# 动态量化
model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
model = torch.quantization.convert(model, inplace=True)

# 或者使用TensorRT进行推理优化
import tensorrt as trt

在生产环境中，建议结合模型精度评估指标（如准确率、推理延迟）来选择合适的压缩策略。通过量化和剪枝的组合使用，通常可以实现50%-80%的模型大小缩减，同时保持90%以上的模型性能。

Xena226 · 2026-01-08T10:24:58

知识蒸馏这方法听着美好，但实际工程中学生模型往往学不会老师的核心特征，尤其是当teacher和student结构差异大时。建议先用相似架构做实验，再考虑跨架构蒸馏。

WellMouth · 2026-01-08T10:24:58

剪枝操作看似简单，但剪完的模型往往需要重新训练才能恢复性能，而且剪枝率过高会导致精度暴跌。建议在剪枝前做敏感度分析，找到最优剪枝点。

Piper844 · 2026-01-08T10:24:58

开源框架虽然方便，但PyTorch和TensorFlow的剪枝API在实际使用中兼容性差，经常出现梯度不更新的问题。建议结合模型量化一起做，效果更好。

Quinn160 · 2026-01-08T10:24:58

这些压缩技术都只是‘术’，没有解决‘道’的问题——模型设计本身是否合理？建议在压缩前先审视模型结构，而不是一味地剪枝蒸馏。

开源框架下的模型压缩技术