PyTorch模型量化精度损失分析：不同量化策略对比

PyTorch模型量化精度损失分析：不同量化策略对比

在实际部署场景中，模型量化是降低推理成本的关键技术。本文通过实验对比了PyTorch中几种主流量化策略的精度损失情况。

实验设置

使用ResNet50模型，在ImageNet数据集上进行测试，量化比特数为8位。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization as quantization
from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub

# 构建量化模型类
class QuantizedResNet50(nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super(QuantizedResNet50, self).__init__()
        self.model = model
        self.quant = QuantStub()
        self.dequant = DeQuantStub()
        
    def forward(self, x):
        x = self.quant(x)
        x = self.model(x)
        x = self.dequant(x)
        return x

量化策略对比

1. 静态量化（Static Quantization）

# 准备校准数据
model.eval()
calibration_data = []
for data, _ in dataloader:
    calibration_data.append(data)
    if len(calibration_data) == 100: break

# 配置静态量化
model_prepared = quantization.prepare(model, inplace=True)
# 校准
for data in calibration_data:
    model_prepared(data)
# 转换为量化模型
model_quantized = quantization.convert(model_prepared, inplace=True)

2. 动态量化（Dynamic Quantization）

# 动态量化配置
model_dynamic = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, 
    {nn.Linear}, 
    dtype=torch.qint8
)

性能测试结果

动态量化在精度损失最小，但静态量化推理速度最优。建议根据实际部署场景选择合适的策略。