量化后处理优化：减少量化对模型输出稳定性的干扰

量化后的模型输出稳定性问题是部署环节的核心挑战。本文通过对比不同后处理优化方法，评估其对模型精度的影响。

实验环境

模型：ResNet50 (PyTorch)
量化工具：PyTorch Quantization、TensorRT INT8
评估指标：Top-1 Accuracy

量化策略对比

基础量化：直接使用PyTorch的torch.quantization.prepare进行量化，精度下降约3.2%
后训练量化(BPTQ)：使用TensorRT进行后训练量化，精度下降约1.8%

关键优化方法 方法一：校准后权重调整

import torch
from torch.quantization import prepare, convert

class QuantizedModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 原始模型定义
        self.model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
        
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

# 校准过程
model = QuantizedModel()
model.eval()
prepare(model, {'': torch.quantization.default_qconfig})
# 执行校准数据集推理
for data in calib_loader:
    model(data)
convert(model)

方法二：量化感知训练(QAT)

# QAT训练过程
model = QuantizedModel()
model.train()
qat_model = torch.quantization.prepare_qat(model, {'': torch.quantization.default_qconfig})
# 正常训练流程
for epoch in range(10):
    train_one_epoch(qat_model)

效果评估

基础量化：Top-1 Accuracy 76.2%
校准优化后：Top-1 Accuracy 78.1%
QAT训练后：Top-1 Accuracy 79.3%

TensorRT量化虽然精度损失小，但需要额外的模型转换步骤。建议在资源受限场景优先采用校准优化方案。

部署建议 使用torch.quantization.convert()进行最终转换，并配合TensorRT进行推理加速。

讨论

选择表情