量化测试用例：量化后模型兼容性测试的关键环节
在模型部署实践中，量化后的兼容性测试是确保模型性能不下降的核心环节。本文以PyTorch模型为例，展示完整的量化测试流程。
测试环境准备
pip install torch torchvision onnxruntime onnx
核心测试步骤
- 模型转换为ONNX格式
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, example_input, 'model.onnx',
export_params=True, opset_version=11)
- 量化模型构建
import torch.quantization as quant
# 准备量化配置
quant_config = quant.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model.qconfig = quant_config
# 模型量化
quant.prepare(model, inplace=True)
# 运行校准数据进行量化参数计算
for data in calib_loader:
model(data)
quant.convert(model, inplace=True)
- 兼容性验证
import onnxruntime as ort
# ONNX Runtime推理测试
session = ort.InferenceSession('quantized_model.onnx')
input_name = session.get_inputs()[0].name
output = session.run(None, {input_name: input_data})
# 性能对比测试
import time
start = time.time()
result = model(input_tensor)
end = time.time()
print(f'推理时间: {end-start:.4f}s')
关键指标评估
- 精度损失控制在±1%以内
- 推理性能提升30-50%
- 内存占用减少70%
通过以上测试用例，可有效验证量化后模型的兼容性与部署可行性。
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