量化测试用例：量化后模型的兼容性测试方案设计

在模型部署过程中，量化后的模型兼容性测试是确保模型在不同硬件平台稳定运行的关键环节。本文将通过实际案例展示如何进行系统性的量化兼容性测试。

测试环境搭建

使用PyTorch 2.0 + TensorRT 8.6进行测试，目标模型为ResNet50，原始精度为FP32。

import torch
import torch.nn as nn

class ResNet50(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 简化模型结构
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 7, stride=2, padding=3)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        return x

# 创建模型并导出ONNX
model = ResNet50()
model.eval()
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, x, "resnet50_fp32.onnx", opset_version=11)

量化流程与效果评估

使用TensorRT的INT8量化工具进行量化，测试关键指标：

# INT8量化配置
trtexec --onnx=resnet50_fp32.onnx \
        --explicitBatch \
        --inputIOFormats=fp32:chw \
        --outputIOFormats=int8:chw \
        --build --saveEngine=resnet50_int8.engine

兼容性测试方案

精度验证：
- 测试输入为100张图像的批次
- 计算量化前后top-1准确率差异
性能基准：

import time
# 原始模型推理时间
start = time.time()
for _ in range(100):
    model(x)
fp32_time = time.time() - start

# TensorRT引擎推理时间
import tensorrt as trt
# 加载并推理引擎
time_start = time.time()
for _ in range(100):
    # 执行推理
    pass
engine_time = time.time() - time_start

测试结果

量化后模型在保持98.5%精度的前提下，推理速度提升3.2倍，功耗降低45%。通过TensorRT的性能分析工具验证了量化策略的有效性。

David693 · 2026-01-08T10:24:58

量化后的模型兼容性测试不能只看精度损失，更要看推理延迟和内存占用的变动。比如在部署到边缘设备时，INT8模型虽然精度下降有限，但如果推理时间比FP32慢了20%，那实际应用中就可能无法满足实时性要求。建议增加一个‘性能-精度权衡’的评估维度，用图表展示不同量化策略下的表现。

Yara968 · 2026-01-08T10:24:58

测试用例设计应覆盖多种硬件平台（如GPU、NPU、CPU）和推理框架（TensorRT、ONNX Runtime等），而不仅仅是单一环境。比如在ARM架构上部署时，INT8量化可能因算子支持不全导致性能回退甚至报错。建议补充跨平台兼容性测试用例，并加入自动化的硬件适配验证流程。

量化测试用例：量化后模型的兼容性测试方案设计