模型压缩效果评估：PyTorch中不同压缩算法精度损失分析

PyTorch模型压缩效果评估：精度损失分析

最近在对一个ResNet50模型进行部署前优化时，尝试了多种压缩算法，记录下踩坑过程。

测试环境

• PyTorch 2.0.1
• CUDA 11.8
• RTX 4090

原始模型性能

import torch
import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 准确率约76.15%

1. 网络剪枝 (Pruning)

from torch.nn.utils.prune import l1_unstructured
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Conv2d):
        l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
# 剪枝后准确率下降至74.21%

2. 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)

# 使用教师模型训练学生模型
student = models.resnet18()
# 蒸馏后准确率69.80%

3. 量化感知训练 (QAT)

import torch.quantization
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
torch.quantization.prepare_qat(model, inplace=True)
# 量化后准确率75.12%

总结

剪枝效果最好，但需要微调；蒸馏成本高但精度保持好；量化最实用但精度损失较大。建议根据实际部署场景选择压缩策略。

性能测试数据