量化工具使用技巧：TensorRT量化流程调试与优化经验

在TensorRT量化流程中，量化工具的调试和优化是模型部署的关键环节。本文将通过具体案例，分享TensorRT量化工具的使用技巧。

量化流程步骤

1. 构建FP32模型：首先加载PyTorch模型并转换为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', opset_version=11)

2. TensorRT构建：使用trtexec进行量化配置

trtexec --onnx=model.onnx \ 
       --explicitBatch \ 
       --int8 \ 
       --calib=calibration_data 

3. 校准数据准备：使用1000张图像进行INT8校准

import numpy as np
from PIL import Image

calibration_images = []
for i in range(1000):
    img = Image.open(f'calib_{i}.jpg')
    # 预处理并添加到数组
    calibration_images.append(preprocess(img))
np.save('calibration_data.npy', np.array(calibration_images))

关键优化技巧：

• 混合精度量化：对不同层采用不同位宽，如Conv层使用INT8，FC层保持FP16
• 校准策略优化：使用K-means聚类方法选择代表性样本
• 性能监控：通过trtexec --verbose查看各层推理时间

效果评估：量化后模型大小减少约60%，推理速度提升25%，精度损失控制在1%以内。