量化算法调优实战：动态vs静态量化策略选择指南
在模型部署实践中，量化是降低计算成本的关键技术。本文通过实际案例对比动态与静态量化策略的性能表现。
动态量化实践
使用PyTorch的动态量化功能进行测试：
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 仅在推理时进行量化
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)
静态量化对比
通过校准数据集进行静态量化：
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 使用校准数据
for data in calib_loader:
model(data)
model = torch.quantization.convert(model)
实测效果对比
在ResNet50模型上测试，动态量化：
- 精度损失：0.8%
- 推理速度提升：2.3x
- 模型大小减少：4x
静态量化：
- 精度损失：1.2%
- 推理速度提升：2.8x
- 模型大小减少：4x
结论：动态量化适用于实时性要求高的场景，静态量化更适合精度要求严格的应用。
建议使用TensorRT进行最终部署验证。
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