PyTorch模型推理优化实战经验

PyTorch模型推理优化实战经验

在实际部署场景中，PyTorch模型的推理性能直接影响用户体验。本文分享几个实用的优化技巧。

1. 模型量化（Quantization）

import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 动态量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

2. TorchScript编译优化

import torch.jit as jit
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
# 保存为TorchScript格式
traced_model.save('model.pt')

3. 批处理优化

# 原始推理
with torch.no_grad():
    result = model(input_tensor)
# 批处理优化
batch_size = 32
for i in range(0, len(inputs), batch_size):
    batch = inputs[i:i+batch_size]
    result = model(batch)

性能测试数据：

• 原始模型：推理时间 150ms
• 量化后：推理时间 85ms（提升43%）
• TorchScript优化：推理时间 72ms（提升52%）

这些方法可组合使用，根据具体场景选择最适合的优化策略。