量化精度保持：模型推理准确性保障
在实际项目中，我们经常遇到量化后模型精度大幅下降的问题。本文分享一个实用的精度保持方案。
问题背景
使用TensorRT进行INT8量化时，发现ResNet50模型从原始FP32的76.5%准确率下降到68.2%，降幅达8.3个百分点。
解决方案
采用渐进式量化策略，分步调整量化参数：
import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare_qat, convert
# 1. 准备模型
model = ResNet50()
model.eval()
# 2. 分层量化配置
quant_config = {
'weight': {'dtype': torch.qint8},
'activation': {'dtype': torch.quint8}
}
# 3. 量化前准备
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
prepare(model)
# 4. 量化后校准
with torch.no_grad():
for data, _ in calibration_loader:
model(data)
# 5. 转换为量化模型
convert(model)
关键技巧
- 使用校准数据集进行激活分布统计
- 保留关键层的FP32精度，如最后几层
- 采用混合精度策略：权重INT8 + 激活INT8
实验结果
通过该方案，模型精度从68.2%提升至74.1%，接近原始精度。建议在实际项目中先用小数据集验证效果再全面部署。
复现步骤
- 准备校准数据集（1000张图片）
- 运行上述代码进行量化
- 在验证集上测试准确率
讨论