模型量化后性能恢复策略分析

模型量化后性能恢复策略分析

踩坑实录

最近在对一个ResNet50模型进行量化优化时，发现量化后的模型推理速度虽有提升，但准确率下降了2.3%，这让我陷入了深思。

问题重现

使用PyTorch的torch.quantization模块进行量化：

import torch
import torch.quantization

# 准备模型和数据
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 量化校准
with torch.no_grad():
    for data, _ in calib_loader:
        model(data)

torch.quantization.convert(model, inplace=True)

解决方案尝试

策略一：动态量化恢复 将模型转为动态量化后，性能提升但准确率回升0.8%。

model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
# 重新准备和转换

策略二：混合精度优化 保留关键层的浮点运算，其他层量化：

# 自定义量化配置
qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model.qconfig = qconfig

实验数据对比

结论

量化后准确率下降可通过动态恢复或混合精度策略解决，但需权衡推理速度和模型大小。