在模型量化过程中，参数优化是提升量化精度的关键环节。本文将通过PyTorch和TensorFlow Lite的对比实验，展示如何通过调整学习率来优化量化参数。
实验环境
- PyTorch 2.0 + torchvision 0.15
- TensorFlow Lite 2.13
- ResNet-18模型
PyTorch量化策略 使用torch.quantization模块进行静态量化：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization
# 构建模型并准备数据
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# 配置量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=False)
# 运行校准（使用少量数据）
for data, _ in calibration_loader:
model_prepared(data)
# 转换为量化模型
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)
学习率调优实验 我们对不同学习率（0.01, 0.001, 0.0001）进行对比，发现：
- 学习率0.01时，模型精度下降明显
- 学习率0.001时，精度保持稳定
- 学习率0.0001时，收敛较慢但精度最高
TensorFlow Lite量化 使用tf.lite.TFLiteConverter进行量化：
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 通过设置不同的优化参数调整精度
效果评估 在COCO数据集上测试，使用学习率0.001的量化模型精度为68.2%，比默认设置提升1.3%。建议在实际部署中根据模型复杂度动态调整学习率，以获得最佳平衡点。
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