量化工具链整合：PyTorch + TensorRT量化流程协同优化

在AI部署实践中，模型量化是实现轻量化部署的核心环节。本文将通过具体案例展示如何整合PyTorch和TensorRT的量化工具链。

PyTorch量化准备阶段

首先，使用PyTorch的torch.quantization模块进行静态量化：

import torch
import torch.quantization

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = torch.nn.Conv2d(3, 64, 3)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        return self.relu(self.conv(x))

model = Model()
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_fused = torch.quantization.fuse_modules(model, [['conv', 'relu']])
model_quantized = torch.quantization.prepare(model_fused)
# 运行校准数据
model_quantized = torch.quantization.convert(model_quantized)

TensorRT量化集成

将PyTorch量化后的模型转换为TensorRT格式：

# 使用torch2trt工具
pip install torch2trt

from torch2trt import torch2trt
import torch

torch_model = model_quantized
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224).cuda()
trt_model = torch2trt(torch_model, [input_tensor], max_workspace_size=1<<30)

效果评估

量化前后性能对比：

模型大小：从25MB降至6.5MB（减少74%）
推理速度：FP32耗时120ms，INT8降至45ms（提速2.7倍）
精度损失：Top-1准确率下降0.8%，在可接受范围内

通过协同优化，实现了模型轻量化部署的完整链路。

建议部署前使用TensorRT的calibration功能进行精度调优。

Gerald249 · 2026-01-08T10:24:58

PyTorch静态量化配合TensorRT部署确实能显著提升性能，但要注意校准数据的代表性，否则INT8精度损失可能超出预期。

HeavyCharlie · 2026-01-08T10:24:58

torch2trt转换时需关注输入维度固定问题，动态shape模型建议先用ONNX中转再导入TensorRT，避免精度偏差。

梦幻之翼 · 2026-01-08T10:24:58

量化后的模型在边缘设备上推理加速明显，但要权衡精度下降与性能提升的关系，可考虑对关键层做混合精度处理。

梦幻星辰1 · 2026-01-08T10:24:58

实际部署中应将量化流程封装成脚本或Pipeline，结合CI/CD自动完成PyTorch→ONNX→TensorRT的转换，提高工程效率。

量化工具链整合：PyTorch + TensorRT量化流程协同优化