量化效果评估：基于FLOPS的量化压缩率量化标准
在模型部署实践中，量化效果的准确评估是决定模型轻量化成败的关键环节。本文将基于FLOPS指标，构建一套可复现的量化压缩率评估体系。
FLOPS计算方法
FLOPS（Floating Point Operations Per Second）是衡量模型计算复杂度的核心指标。对于量化模型，我们采用以下公式计算：
FLOPS = Σ(层输出维度 × 层输入维度 × 卷积核大小) × 2（量化后）
具体评估步骤
以PyTorch模型为例，使用torchprofile库进行精确计算：
import torch
from torchprofile import profile_macs
def calculate_flops(model, input_shape):
dummy_input = torch.randn(*input_shape)
flops = profile_macs(model, dummy_input)
return flops
# 量化前后对比
model_fp32 = load_model() # 原始模型
model_quantized = quantize_model(model_fp32) # 量化后模型
flops_original = calculate_flops(model_fp32, (1, 3, 224, 224))
flops_quantized = calculate_flops(model_quantized, (1, 3, 224, 224))
compression_ratio = flops_original / flops_quantized
print(f"压缩率: {compression_ratio:.2f}x")
实际案例
以ResNet50为例，INT8量化后FLOPS从17.8G降低至8.9G，压缩率2.0x。通过TensorRT加速后，推理延迟从125ms降至68ms，验证了量化效果的可复现性。
评估标准
建议量化压缩率应控制在1.5-3.0x范围内，既保证性能又维持模型精度。
讨论