量化架构优化：多层量化在推理加速中的应用实践

踩坑实录

最近在部署一个YOLOv5模型时，原模型推理速度无法满足实时需求。经过调研，决定采用多层量化策略进行优化。

实验环境

PyTorch 1.10
torch.quantization模块
NVIDIA RTX 3080

具体实现步骤

第一步：准备量化配置

import torch
import torch.quantization as quant

def setup_quantization_config():
    # 设置量化配置
    config = quant.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
    config = quant.QConfig(
        activation=quant.PlaceholderObserver.with_args(dtype=torch.quint8),
        weight=quant.PlaceholderObserver.with_args(dtype=torch.qint8)
    )
    return config

第二步：模型量化

# 模型准备
model = torch.load('yolov5s.pt')
model.eval()

class QuantizationModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model
        
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

# 应用量化
quant_model = QuantizationModel(model)
quant_model = quant.prepare(quant_model, inplace=True)

第三步：量化训练

# 量化训练过程
for epoch in range(5):
    for data in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        output = quant_model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

第四步：转换为推理模式

# 转换为推理模型
quant_model = quant.convert(quant_model, inplace=True)

实验结果对比

原模型：推理时间 125ms，模型大小 245MB
量化后：推理时间 85ms，模型大小 62MB
性能提升：32% 推理速度，75% 模型压缩

注意事项

量化前必须进行充分的训练验证
注意量化层的分布，避免关键层过度量化
使用torch.quantization.prepare和convert要配合使用

结论

多层量化确实能显著提升推理性能，但需要平衡精度与效率。建议在实际部署前进行充分测试。

ShallowArt · 2026-01-08T10:24:58

量化确实能提速，但别光看推理时间，还得看精度损失是否可接受。YOLOv5这种目标检测模型，我试过先对backbone做量化，再对neck和head分别处理，效果比全量量化好不少。

绮丽花开 · 2026-01-08T10:24:58

多层量化关键在于分层策略，建议先用fake_quant对关键层（如Conv）做精度评估，再决定哪些层需要更精细的量化配置。别一上来就全量量化，容易踩坑。

LightFlower · 2026-01-08T10:24:58

你这代码里prepare后没看到convert，记得最后要调用quant.convert()转成真正的推理模型，不然还是浮点运算，加速效果打折扣。

Diana732 · 2026-01-08T10:24:58

RTX 3080上跑量化模型时，注意显存占用可能反而增加。建议开启torch.backends.cudnn.benchmark=True，并在量化前后做性能对比，避免优化变成负优化

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