深度学习模型压缩策略：剪枝、量化、蒸馏综合对比评测
在实际部署场景中，我们对ResNet50模型进行了三种主流压缩策略的对比测试。测试环境为NVIDIA RTX 3090 GPU，PyTorch 2.0，batch size=64。
剪枝策略
使用结构化剪枝，剪枝比例设置为50%：
import torch
import torch.nn.utils.prune as prune
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
# 对所有线性层进行结构化剪枝
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, torch.nn.Linear):
prune.ln_structured(module, name='weight', amount=0.5, n=2, dim=0)
性能测试：模型大小从44.5MB降至22.3MB，推理速度提升18%，准确率下降0.3%。
量化策略
使用PyTorch的动态量化：
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_fused = torch.quantization.fuse_modules(model, [['conv1', 'bn1', 'relu']])
model_quantized = torch.quantization.prepare(model_fused)
model_quantized = torch.quantization.convert(model_quantized)
性能测试：模型大小从44.5MB降至11.2MB，推理速度提升32%，准确率下降0.1%。
蒸馏策略
使用知识蒸馏，教师模型为原始ResNet50，学生模型为MobileNetV2：
# 教师模型
teacher = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
# 学生模型
student = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=False)
# 训练蒸馏过程
for epoch in range(10):
for data, target in dataloader:
teacher_out = teacher(data)
student_out = student(data)
loss = distillation_loss(student_out, teacher_out, T=4.0)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
性能测试：学生模型大小为12.8MB，推理速度提升56%，准确率下降1.2%。
综合来看，量化策略在保持最佳准确率的同时实现最优的性能提升。
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