深度学习模型压缩对比：剪枝、量化、蒸馏综合评测

深度学习模型压缩对比：剪枝、量化、蒸馏综合评测

在实际部署场景中，模型压缩技术对提升推理效率至关重要。本文基于PyTorch对三种主流方法进行实测对比。

实验环境

• PyTorch 2.0.1
• ResNet50模型
• CIFAR-10数据集

1. 剪枝实验

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
prune.l1_unstructured(model.layer2[0].conv1, name='weight', amount=0.3)

2. 量化实验

model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model.train()
model_fused = torch.quantization.fuse_modules(model, [['conv', 'bn', 'relu']])

3. 蒸馏实验

student = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
teacher = torchvision.models.resnet50(pretrained=True).eval()
loss_fn = torch.nn.KLDivLoss()

性能测试数据

综合来看，量化方法在保持精度的同时显著减小模型体积，适合边缘设备部署。