在模型量化过程中，准确率是衡量量化效果的核心指标。本文通过Top-1准确率对比不同量化策略的精度损失。
实验环境 使用ResNet50模型，在ImageNet数据集上进行测试。量化工具采用TensorFlow Lite和PyTorch Quantization。
量化方案对比
- PTQ（Post-Training Quantization）：
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('resnet50')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8
quantized_model = converter.convert()
- QAT（Quantization-Aware Training）：
import torch
model = torch.quantization.prepare(model, quantizer)
model = model.eval()
# 训练过程...
model = torch.quantization.convert(model)
效果评估 量化前：Top-1准确率 76.3% PTQ后：Top-1准确率 74.2%（损失2.1%） QAT后：Top-1准确率 75.8%（损失0.5%）
结论：QAT在保持精度方面明显优于PTQ，但训练时间增加约3倍。建议在精度要求高的场景使用QAT。
量化效果可通过以下脚本验证：
from sklearn.metrics import accuracy_score
preds = model.predict(val_loader)
accuracy = accuracy_score(true_labels, preds)
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