量化工具集成：PyTorch + ONNX Runtime量化流程整合
在实际部署场景中，模型量化是实现轻量级推理的关键步骤。本文将详细介绍如何将PyTorch训练的模型与ONNX Runtime量化工具链进行整合。
1. 环境准备
pip install torch torchvision onnx onnxruntime onnxruntime-tools
2. PyTorch模型导出为ONNX格式
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 导出ONNX模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx',
export_params=True, opset_version=11,
do_constant_folding=True,
input_names=['input'], output_names=['output'])
3. 使用ONNX Runtime量化工具进行INT8量化
# 安装量化工具
pip install onnxruntime-tools
# 执行量化
python -m onnxruntime_tools.onnx_quantizer \
--input model.onnx \
--output model_quant.onnx \
--calibration_data /path/to/calibration/data \
--quant_format QDQ \
--per_channel
4. 性能测试与评估
import onnxruntime as ort
import time
# 加载原始模型和量化后模型
session_orig = ort.InferenceSession('model.onnx')
session_quant = ort.InferenceSession('model_quant.onnx')
# 测试推理时间
input_data = {'input': np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)}
start = time.time()
for _ in range(100):
session_orig.run(None, input_data)
end = time.time()
print(f'原始模型平均耗时: {(end-start)/100*1000:.2f}ms')
# 量化后模型测试
start = time.time()
for _ in range(100):
session_quant.run(None, input_data)
end = time.time()
print(f'量化模型平均耗时: {(end-start)/100*1000:.2f}ms')
5. 实际效果
在ResNet50模型上，通过上述流程量化后：
- 模型大小从约95MB减少到约24MB（约75%压缩）
- 推理速度提升约35%
- 精度损失控制在0.5%以内
该方案适用于边缘设备部署场景，建议结合实际硬件环境进行量化参数调优。
讨论