量化工具使用指南：TensorRT量化参数配置最佳实践

TensorRT量化参数配置最佳实践

在AI模型部署过程中，TensorRT量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将分享实际项目中的量化配置经验。

基础量化配置

使用TensorRT 8.5版本进行INT8量化时，核心配置如下：

import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file('model.onnx')
config = builder.create_builder_config()
config.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.WORKSPACE, 1 << 30)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)

关键参数调优

量化精度优化主要依赖以下参数：

• Calibration: 使用ImageNet数据集的1000张图像进行校准
• Algorithm: 推荐使用EntropyCalibrator2算法
• Batch Size: 设置为32，平衡精度与速度

实际效果评估

在ResNet50模型上测试结果：

• 量化前：模型大小128MB，推理时间150ms
• 量化后：模型大小32MB，推理时间95ms
• 精度损失：Top-1准确率下降0.3%

复现建议

建议按以下步骤操作：

1. 准备校准数据集
2. 配置TensorRT量化参数
3. 执行量化过程
4. 评估量化效果

此方法已在多个部署场景中验证，可有效提升模型推理效率。