深度学习模型量化精度损失控制

深度学习模型量化精度损失控制踩坑记录

最近在项目中尝试对PyTorch模型进行量化以提升推理效率，结果却遭遇了精度暴跌的惨痛教训。

问题重现

使用torch.quantization模块进行静态量化：

import torch
import torch.quantization

def prepare_model(model):
    model.eval()
    model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
    torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
    return model

# 准备量化数据
quantized_model = prepare_model(model)
for data, target in calib_loader:
    quantized_model(data)
torch.quantization.convert(quantized_model, inplace=True)

测试发现，模型在ImageNet上的top-1精度从78.2%暴跌到45.3%，简直离谱！

解决方案

经过排查，问题出在量化配置不当。使用了错误的量化方法：

# 正确做法：自定义校准数据集并调整参数
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
# 使用更多校准样本
for i, (data, target) in enumerate(calib_loader):
    if i >= 100: break  # 只用100个batch
    model(data)

性能对比数据

最终通过调整校准集大小和使用更精细的量化策略，精度损失控制在1.5%以内。