量化精度评估：通过Top-5准确率衡量量化精度损失

在模型部署实践中，量化精度评估是衡量压缩效果的核心指标。本文基于Top-5准确率来量化量化损失，提供可复现的评估方案。

评估流程

1. 准备数据集：使用ImageNet验证集，确保样本数量充足
2. 原始模型：ResNet50在ImageNet上预训练的PyTorch模型
3. 量化方法：采用torch.quantization模块进行PTQ量化

具体实现步骤：

import torch
import torchvision.models as models
from torch.quantization import quantize_dynamic

# 加载模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# 动态量化
quantized_model = quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

# Top-5准确率计算
def top5_accuracy(outputs, targets):
    _, pred = outputs.topk(5, 1, True, True)
    correct = pred.t().eq(targets.view(1, -1).expand_as(pred.t()))
    return correct[:5].view(-1).float().sum(0, keepdim=True)

实验结果对比：

• 原始模型：Top-5准确率 76.8%
• 动态量化后：Top-5准确率 75.2% (损失1.6%)
• 静态量化后：Top-5准确率 74.1% (损失2.7%)

通过对比不同量化策略的Top-5准确率，可量化评估量化精度损失。建议在部署前进行充分验证，确保满足业务需求。