量化调优案例：在移动端部署的量化模型性能优化
在移动端部署AI模型时，量化技术是提升推理速度和降低功耗的关键手段。本文通过实际案例演示如何对ResNet50模型进行量化优化。
环境准备
pip install torch torchvision onnxruntime onnx
量化流程
- FP32模型导出ONNX
import torch
model = torch.load('resnet50_fp32.pth')
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, example_input, 'resnet50.onnx', opset_version=11)
- ONNX量化
python -m onnxruntime.tools.quantize_model resnet50.onnx --output resnet50_quant.onnx --per_channel --quantization_mode QLinearOps
- 性能测试
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession('resnet50_quant.onnx')
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
result = session.run(None, {'input': input_data})
实验结果对比
- FP32: 推理时间 156ms，模型大小 97MB
- INT8量化后: 推理时间 45ms，模型大小 24MB
通过量化调优，推理速度提升约3.5倍，模型体积减少75%，在移动端部署中取得了显著的性能优化效果。
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