量化工具使用指南：ONNX Runtime量化工具参数配置详解

ONNX Runtime量化工具参数配置详解

基础环境准备

首先安装ONNX Runtime和相关依赖：

pip install onnxruntime onnx

量化命令示例

使用以下命令进行INT8量化：

python -m onnxruntime.quantize.quantize_dynamic \
    --model_path model.onnx \
    --output_path model_quant.onnx \
    --per_channel \
    --weight_type uint8 \
    --optimize_model \
    --disable_qdq \
    --extra_options "WeightSymmetric=True;ActivationSymmetric=False"

核心参数说明

• --per_channel：启用通道级量化，提升精度
• --weight_type uint8：权重量化类型
• --optimize_model：模型优化
• --extra_options：自定义配置项

精度评估脚本

import onnxruntime as ort
import numpy as np

def evaluate_model(model_path, input_data):
    session = ort.InferenceSession(model_path)
    results = session.run(None, {session.get_inputs()[0].name: input_data})
    return results[0]

# 对比量化前后精度
original_result = evaluate_model('model.onnx', test_input)
quantized_result = evaluate_model('model_quant.onnx', test_input)

mse = np.mean((original_result - quantized_result) ** 2)
print(f'MSE: {mse}')

实际效果

在ResNet50模型上，使用上述参数配置可实现：

• 模型大小减少约4倍
• 推理速度提升约1.8倍
• 精度损失控制在0.3%以内