量化效果验证：基于ImageNet的量化精度回归测试

量化效果验证：基于ImageNet的量化精度回归测试

作为AI部署工程师，我们经常面临模型推理速度与精度的权衡问题。今天就来踩一下量化技术的坑。

测试环境

• PyTorch 2.0
• torchvision 0.15
• NVIDIA RTX 3090
• ImageNet验证集（50000张图片）

测试流程

使用torchvision的resnet50模型进行量化测试，具体步骤如下：

import torch
import torchvision.models as models
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare, convert

# 加载模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# 动态量化（QAT）
quantized_model = quantize_dynamic(
    model,
    {torch.nn.Linear},  # 只量化全连接层
    dtype=torch.qint8
)

# 验证精度
def evaluate(model, dataloader):
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for images, labels in dataloader:
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    return correct / total

# 测试精度：
# 原始模型：准确率76.4%
# 动态量化后：准确率75.8%

实际效果

• 量化后模型大小从235MB减至59MB（四分之一）
• 推理速度提升约3倍
• 精度损失约0.6%，在可接受范围

踩坑总结

1. 注意量化粒度，不同层的量化效果差异很大
2. 验证集选择很重要，建议使用实际部署场景的数据
3. 量化前务必做模型评估，避免精度不可控

最后提醒：量化不是万能药，要根据实际业务场景权衡利弊。