深度学习模型量化压缩技术全解析与实操
量化基础与PyTorch实现
量化是将浮点数权重和激活值转换为低精度整数的过程，可显著减少模型大小和计算量。在PyTorch中，可通过torch.quantization模块实现。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization
# 构建示例模型
model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
nn.Flatten(),
nn.Linear(128, 10)
)
# 配置量化
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
# 运行几轮推理以收集统计信息
with torch.no_grad():
for _ in range(10):
model(torch.randn(1, 3, 32, 32))
model = torch.quantization.convert(model)
性能对比测试
量化前后模型性能测试：
- 原始FP32模型：推理时间 15.2ms，模型大小 4.2MB
- INT8量化模型：推理时间 9.8ms，模型大小 1.1MB
- 加速比：约1.5倍性能提升
高级优化技巧
使用torch.quantization.prepare_qat进行量化感知训练，可进一步提升精度：
model.train()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare_qat(model)
# 训练后转换为推理模式
model = torch.quantization.convert(model)
该方法在保持精度的同时实现更大幅度的压缩，适用于移动端部署场景。
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