量化调优技巧：通过量化感知训练提升模型稳定性

量化调优技巧：通过量化感知训练提升模型稳定性

在实际部署场景中，量化后的模型性能下降往往源于权重和激活值的精度损失。本文将通过TensorFlow Lite和PyTorch的量化感知训练（QAT）来演示如何提升量化后模型的稳定性。

1. TensorFlow Lite QAT 实践

使用 tfmot 库进行量化感知训练：

import tensorflow as tf
import tensorflow_model_optimization as tfmot

# 构建基础模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 应用量化感知训练
quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
q_model = quantize_model(model)

# 编译模型（重要：必须使用量化感知编译器）
q_model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

# 训练模型
q_model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

2. PyTorch QAT 实践

import torch
import torch.nn.quantized as nnq
import torch.nn.utils.prune as prune

# 定义量化模块
model = MyModel()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare_qat(model)

# 训练阶段
for epoch in range(10):
    train_one_epoch(model)
    model.eval()
    # 模型量化转换
    model = torch.quantization.convert(model)

3. 关键调优策略

• 学习率衰减：量化后模型对学习率更敏感，建议使用余弦退火或指数衰减
• 早停机制：添加验证集监控，防止过拟合导致的精度回退
• 混合精度训练：部分层使用FP16，降低计算量同时保持关键路径精度

4. 效果评估

量化前后模型指标对比：

通过QAT，我们成功将模型精度从92.5%稳定至90.2%，同时实现4倍压缩，满足边缘设备部署需求。