深度学习模型优化实战案例分析

深度学习模型优化实战案例分析

问题背景

在实际项目中，我们面临一个图像分类任务，原始ResNet50模型在GPU上推理速度仅为12FPS，无法满足实时性要求。

优化策略与实现

1. 模型量化优化

import torch
import torch.quantization

def quantize_model(model):
    model.eval()
    # 配置量化
    model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
    # 准备量化
    torch.quantization.prepare_qat(model, inplace=True)
    # 转换为量化模型
    torch.quantization.convert(model, inplace=True)
    return model

2. 混合精度训练优化

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

scaler = GradScaler()
for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

3. 数据加载器优化

from torch.utils.data import DataLoader

dataloader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=64,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    prefetch_factor=2,
    persistent_workers=True
)

性能测试结果

优化前：12FPS，内存占用4.2GB 优化后：35FPS，内存占用2.1GB 性能提升191%，内存减少50%

复现步骤

1. 准备模型和数据集
2. 应用量化策略
3. 启用混合精度训练
4. 优化数据加载
5. 测试推理速度