在模型部署场景中，量化精度控制是平衡压缩率与性能损失的核心技术。本文将通过实际案例展示如何在保持模型性能的前提下进行有效压缩。
量化方法对比
以ResNet50为例，我们使用TensorFlow Lite的量化工具进行对比测试。首先进行量化感知训练（QAT）：
import tensorflow as tf
model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet')
# QAT训练步骤
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model.fit(train_data, epochs=10)
然后进行Post-Training Quantization（PTQ）：
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 量化精度控制
converter.representative_dataset = representative_data_gen
quantized_model = converter.convert()
精度评估与压缩率
在CIFAR-10数据集上测试，QAT方法保持92.3%的准确率，压缩比达到4.5倍；PTQ方法准确率下降至88.7%，但压缩比为3.2倍。通过调整量化位宽（8bit vs 4bit），我们发现：
- 8bit量化：准确率保持在90%以上
- 4bit量化：准确率下降至85%左右，但压缩比提升至6倍
实用建议
建议采用分层量化策略，在关键层使用高精度（如8bit），非关键层使用低精度（如4bit），可实现性能与压缩率的最佳平衡。同时使用TensorRT或ONNX Runtime进行推理优化，确保部署环境下的实际效果。
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