量化压缩效果验证：基于真实数据的量化效果评估
在模型部署实践中，量化压缩是实现模型轻量化的关键手段。本文通过实际案例验证不同量化策略的效果。
实验环境与数据准备
使用TensorFlow Lite和PyTorch进行量化实验，测试数据集为CIFAR-10的1000张图像样本。
量化方法对比
INT8对称量化：
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 设置量化
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8
动态量化：
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 启用动态量化
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS]
效果评估指标
- 模型大小： 原始模型120MB，INT8量化后30MB，动态量化后45MB
- 精度损失： INT8量化准确率下降1.2%，动态量化下降0.8%
- 推理速度： 量化后推理时间减少约65%
实验结论
INT8量化在保持较高精度的同时显著减小模型体积，适合对精度要求较高的场景；动态量化则在平衡精度与性能方面表现更佳。
复现建议
- 准备测试数据集
- 使用上述代码进行量化转换
- 在目标设备上进行性能测试
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