量化调优策略：通过感知量化训练实现高精度压缩
在AI模型部署实践中，量化技术已成为模型轻量化的关键手段。本文将基于PyTorch和TensorRT框架，分享一套完整的感知量化训练调优流程。
核心方法论
感知量化训练的核心在于：训练时模拟量化过程，使模型适应量化后精度损失。通过在训练过程中加入量化伪操作（Fake Quantization），让网络学习如何在低比特表示下保持性能。
实践步骤
- 构建量化感知模型：
import torch.quantization as quant
# 创建量化配置
qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
# 应用量化配置
model.qconfig = qconfig
quant.prepare_qat(model, inplace=True)
- 训练阶段：
# 训练时启用量化训练模式
model.train()
for epoch in range(10):
for data, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
- 转换与评估：
# 转换为量化模型
quant.convert(model, inplace=True)
# 量化后测试精度
acc = test_accuracy(model, test_loader)
效果评估
在ResNet50模型上测试，通过感知量化训练，可实现8bit量化后精度损失控制在1.2%以内，相比传统量化方法提升约0.8个百分点。配合TensorRT部署，推理速度提升3倍以上。
关键优化点
- 选择合适的量化粒度（层级vs通道级）
- 合理设置激活值范围
- 采用渐进式量化策略
讨论