深度学习模型压缩策略：剪枝、量化、蒸馏综合评测对比

深度学习模型压缩策略：剪枝、量化、蒸馏综合评测对比

在实际部署场景中，模型压缩技术是提升推理效率的关键。本文基于PyTorch对三种主流压缩策略进行实测对比。

剪枝实验

使用torch.nn.utils.prune模块实现结构化剪枝：

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
prune.l1_unstructured(model.layer1[0].conv1, name='weight', amount=0.3)

量化实验

采用torch.quantization模块：

model.eval()
class QuantizedModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
        self.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
        self.model.qconfig = self.qconfig
        torch.quantization.prepare_qat(self.model, inplace=True)

蒸馏实验

使用知识蒸馏框架：

# 教师模型
teacher = torchvision.models.resnet50(pretrained=True).eval()
# 学生模型
student = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
loss_fn = torch.nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')

性能测试数据

实际部署中建议：剪枝适合存储受限场景，量化适合计算资源受限，蒸馏在精度要求高时优先选择。