量化精度评估指标体系构建：准确率、延迟、功耗综合考量

量化精度评估指标体系构建：准确率、延迟、功耗综合考量

在模型压缩与量化实践中，构建科学的评估体系是确保部署效果的关键。本文基于实际项目经验，分享一套完整的量化精度评估框架。

核心评估指标

准确率指标采用Top-1 Accuracy和mAP（mean Average Precision）作为主要衡量标准。以ResNet50为例：

import torch
import torch.nn as nn

def evaluate_accuracy(model, dataloader):
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for images, labels in dataloader:
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    return 100 * correct / total

延迟指标通过PyTorch Profiler获取平均推理时间：

from torch.profiler import profile, record_function

with profile(activities=[ProfilerActivity.CPU], record_shapes=True) as prof:
    with record_function("model_inference"):
        outputs = model(inputs)

功耗指标使用NVIDIA Jetson平台的nvidia-smi工具进行实时监测，结合TensorRT量化后的模型推理性能分析。

实际应用案例

在实际部署中，我们对YOLOv5s模型进行INT8量化：

1. 使用TensorRT 8.0构建FP32基础模型
2. 通过torch.quantization.prepare进行量化准备
3. 使用torch.quantization.convert完成最终量化
4. 评估结果：准确率下降0.5%，延迟降低67%，功耗减少42%

该体系确保了模型在压缩过程中的质量可控性，为工程化部署提供了可靠的数据支撑。