量化调优策略：从感知量化到自适应量化参数选择
在模型部署实践中，量化调优是实现模型轻量化的核心环节。本文将通过具体工具和方法，展示如何从基础感知量化逐步进阶到自适应量化参数选择。
感知量化实践
使用TensorFlow Lite进行感知量化：
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model_path')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 启用感知量化
tflite_model = converter.convert()
自适应量化参数选择
基于PyTorch的动态量化：
import torch
import torch.quantization
model = torch.load('model.pth')
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare_qat(model)
# 训练后量化
model.eval()
model = torch.quantization.convert(model)
效果评估方法
使用模型精度损失作为评估指标：
# 计算准确率差异
def accuracy_loss(original_acc, quantized_acc):
return abs(original_acc - quantized_acc) / original_acc * 100
# 推理速度测试
time_original = timeit.timeit(lambda: model_original(input), number=100)
time_quantized = timeit.timeit(lambda: model_quantized(input), number=100)
量化调优关键在于平衡精度与效率，建议从感知量化开始，逐步优化量化参数以达到部署要求。
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