深度学习模型量化压缩效果对比分析

深度学习模型量化压缩效果对比分析

最近在项目中对PyTorch模型进行量化压缩，踩了不少坑，记录一下实际测试结果。

测试环境

• PyTorch 2.0.1
• NVIDIA RTX 3090
• CUDA 11.8

模型选择

使用ResNet50作为基准模型，在ImageNet数据集上训练得到原始模型。

量化方法对比

1. 动态量化 (Dynamic Quantization)

import torch.quantization
model = torch.load('resnet50.pth')
model.eval()
# 配置动态量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_fused = torch.quantization.fuse_modules(model, ['conv', 'bn', 'relu'])
model_quantized = torch.quantization.prepare(model_fused)
# 量化模型
model_quantized = torch.quantization.convert(model_quantized)

2. 静态量化 (Static Quantization)

import torch.quantization
model = torch.load('resnet50.pth')
model.eval()
# 准备静态量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_fused = torch.quantization.fuse_modules(model, ['conv', 'bn', 'relu'])
model_quantized = torch.quantization.prepare(model_fused)
# 运行校准数据进行量化参数计算
for data, _ in calib_loader:
    model_quantized(data)
model_quantized = torch.quantization.convert(model_quantized)

性能测试结果

踩坑记录

• 动态量化在推理时必须使用model.eval()，否则会出错
• 静态量化需要准备足够多样化的校准数据集
• 模型融合步骤(fuse_modules)很重要，不融合会导致精度损失更大

最终选择静态量化方案，平衡了压缩率和精度。

测试代码可复现，建议先备份原模型再进行量化。