量化模型测试用例收集：构建全面的量化测试样本库

在模型压缩与量化技术栈中，构建一个全面的量化测试样本库是确保量化质量的关键步骤。本文将通过具体工具和实践方法，展示如何系统性地收集和评估量化模型测试用例。

测试用例构建策略

我们以ResNet50为例，构建包含以下维度的测试样本：

量化位宽：INT8、INT4、FP16等
量化方法：对称量化、非对称量化、直通估计（STE）
网络层类型：卷积层、全连接层、激活层
数据分布：不同输入范围和分布的数据集

实际操作步骤

环境准备：使用PyTorch 2.0 + NVIDIA TensorRT 8.6

import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare, convert

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(64, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

量化配置：使用PyTorch的动态量化API

model = SimpleModel()
model.eval()

torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, 
    {nn.Linear, nn.Conv2d}, 
    dtype=torch.qint8,
    inplace=True
)

性能评估：使用TensorRT进行推理测试

# 转换为TensorRT格式
python3 -m torch_tensorrt --input-file model.pth --output-file model.trt

# 性能基准测试
trtexec --loadEngine=model.trt --iterations=1000 --warmup=100

测试结果评估指标

准确率损失：通过ImageNet验证集计算Top-1准确率
推理延迟：使用TensorRT的推理时间(ms)
内存占用：模型大小(MB)和缓存占用

通过此方法，我们建立了包含20个不同配置组合的测试库，覆盖了主流量化场景，为后续模型部署提供了可靠的基准数据。

FalseStone · 2026-01-08T10:24:58

这文章看起来是在教人怎么量化模型，但其实绕来绕去都没说清楚‘测试用例’到底该怎么选。ResNet50是标配，但不等于它就能代表所有场景。建议加点真实业务场景的数据分布，比如图像分类、NLP、目标检测等不同任务下的样本，不然测出来再好也是自嗨。

HardWill · 2026-01-08T10:24:58

量化配置部分用了PyTorch的动态量化API，这确实方便，但实际部署中往往需要考虑更多细节。比如TensorRT的优化级别、INT4是否真的能落地、模型结构适配性等问题。光靠一个代码片段就想覆盖所有情况，太天真了。

CalmVictor · 2026-01-08T10:24:58

性能评估只提了延迟和准确率，完全没谈功耗、内存占用这些在边缘设备上关键的指标。量化不只是为了快，还得看能不能在资源受限环境下稳定跑起来。建议加入实际硬件上的测试数据，比如Jetson、树莓派等平台的表现，才更有参考价值。

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