量化调优实战：基于感知训练的量化参数优化技巧
在AI部署场景中，量化是模型压缩的核心技术。本文将通过具体案例演示如何使用PyTorch和TensorRT进行感知训练量化调优。
基础量化设置
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune
from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub
class QuantizedModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.quant = QuantStub()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)
self.relu = nn.ReLU()
self.dequant = DeQuantStub()
def forward(self, x):
x = self.quant(x)
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = self.dequant(x)
return x
感知训练量化流程
- 准备阶段：
# 构建模型并配置量化
model = QuantizedModel()
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
- 微调阶段：
# 使用感知训练微调
for epoch in range(5):
for data, target in train_loader:
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
- 转换阶段：
# 转换为量化模型
model = torch.quantization.convert(model)
参数优化技巧
- 感知训练轮数：建议5-10轮，过少影响精度，过多增加训练成本
- 激活量化范围：使用
torch.quantization.calculate_qparams动态调整 - 权重量化策略：针对不同层采用不同的对称/非对称量化策略
通过以上方法，量化后模型可压缩至原模型的20-30%，同时保持95%以上的精度。
TensorRT部署验证：使用trtexec --onnx=model.onnx进行性能测试，推理速度提升约3倍。
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