量化精度评估方法论：多维度量化效果评价体系

量化精度评估方法论：多维度量化效果评价体系

作为AI部署工程师，量化后的模型精度损失是我们最关心的问题。本文将分享一套可复现的量化效果评估方案。

核心评估指标

我们采用以下四个维度进行量化评估：

1. Top-1准确率 - 基准测试集上的分类准确率
2. 损失函数值 - 量化前后交叉熵损失变化
3. 特征图分布 - 模型中间层输出的统计分布对比
4. 推理速度 - FP32 vs INT8推理时间对比

实际操作步骤

使用TensorRT进行量化评估：

import tensorrt as trt
import torch
import numpy as np

def evaluate_model(model_path, calib_data):
    # 构建TensorRT引擎
    builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
    network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
    
    # 量化配置
    config = builder.create_builder_config()
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
    
    # 校准器设置
    calibrator = MyCalibrator(calib_data, batch_size=32)
    config.int8_calibrator = calibrator
    
    # 构建引擎并评估
    engine = builder.build_engine(network, config)
    
    # 精度评估
    accuracy = calculate_accuracy(engine)
    return accuracy

# 校准数据处理
class MyCalibrator(trt.IInt8Calibrator):
    def __init__(self, data, batch_size=32):
        super().__init__()
        self.data = data
        self.batch_size = batch_size
        self.current_index = 0
        
    def get_batch_size(self):
        return self.batch_size

实际效果

以ResNet50为例：

• FP32准确率: 76.5%
• INT8准确率: 75.2% (损失1.3%)
• 推理速度提升: 3.2x

关键建议

1. 校准数据集必须覆盖真实应用场景
2. 不同层的量化策略需要差异化处理
3. 建议使用TensorRT或PyTorch的内置评估工具

这个体系让我们在实际部署中能精确把控量化风险，避免精度灾难。