量化精度分析：INT8量化对分类准确率的影响评估

量化精度分析：INT8量化对分类准确率的影响评估

最近在部署YOLOv5模型时，尝试了INT8量化以提升推理性能，结果却让人失望。本篇文章记录了详细的踩坑过程。

实验环境

• PyTorch 1.10
• TensorRT 8.2
• NVIDIA RTX 3090
• ImageNet验证集（5000张图片）

量化流程

使用PyTorch的torch.quantization进行INT8量化：

import torch
import torchvision.models as models

def prepare_model(model):
    model.eval()
    # 准备量化配置
    quantization_config = torch.quantization.get_default_qat_config()
    model.qconfig = quantization_config
    # 模型准备
    torch.quantization.prepare_qat(model, inplace=True)
    return model

# 加载模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model = prepare_model(model)

# 进行量化训练
for epoch in range(3):
    # 训练代码...
    pass

# 转换为量化模型
model.eval()
torch.quantization.convert(model, inplace=True)

实际效果评估

量化前后准确率对比：

• FP32: 76.8%
• INT8: 74.2%

损失了2.6个百分点！

关键问题分析

1. 量化范围选择不当：默认的统计量化导致部分激活值被截断
2. 训练后量化未充分优化：没有进行专门的量化感知训练
3. TensorRT优化不足：未正确配置TensorRT的FP16和INT8混合精度

改进方案

# 使用TensorRT进行更精细的量化
import tensorrt as trt

def build_engine(model_path, input_shape=(1,3,224,224)):
    builder = trt.Builder(logger)
    network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
    parser = trt.OnnxParser(network, logger)
    
    # 启用INT8模式
    config = builder.create_builder_config()
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
    config.int8_calibrator = calibrator  # 自定义校准器
    
    return builder.build_engine(network, config)

结论

INT8量化并非万能药，需要在精度和性能之间权衡。建议采用量化感知训练结合TensorRT优化的组合方案。

参考：PyTorch Quantization Docs