量化部署踩坑实录：量化后模型加载失败问题解决
在将量化模型部署到生产环境时，遇到了一个棘手的问题：量化后的模型在加载时报错RuntimeError: Attempting to deserialize object...。本文记录了完整的排查和解决过程。
问题复现步骤
使用PyTorch 2.0进行量化：
import torch
import torch.quantization as quantization
# 准备模型和数据
model = MyModel()
model.eval()
quantizer = torch.quantization.QuantStub()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)
# 保存模型
torch.save(quantized_model.state_dict(), 'quantized_model.pth')
加载时出错：
loaded_model = MyModel()
loaded_model.load_state_dict(torch.load('quantized_model.pth'))
# 报错：RuntimeError: Attempting to deserialize object...
根本原因分析
通过调试发现，问题出在模型结构不匹配。量化后的模型需要在推理前调用torch.quantization.prepare()，但加载时没有重新初始化量化配置。
解决方案
正确加载步骤：
# 1. 先创建模型实例
model = MyModel()
# 2. 配置量化参数
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
# 3. 加载量化权重
model.load_state_dict(torch.load('quantized_model.pth'))
# 4. 转换为量化模型
model = torch.quantization.convert(model)
效果评估
- 模型大小：从256MB降至32MB（87.5%压缩）
- 推理速度：提升约40%（在CPU上）
- 精度损失：Top-1准确率下降0.8%，可接受
建议
部署时务必使用torch.quantization.prepare()和torch.quantization.convert()的完整流程，避免直接加载state_dict。
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