量化模型测试数据准备：构建高质量的量化测试样本集

量化模型测试数据准备：构建高质量的量化测试样本集

在模型量化过程中，测试数据集的质量直接影响量化后模型的精度表现。本文将介绍如何构建一个高质量的量化测试样本集。

1. 数据集选择策略

首先需要选择能够代表实际应用场景的数据分布。以图像分类任务为例，可以使用ImageNet验证集的子集作为测试集，并确保涵盖各类别样本。

# 下载并准备测试数据
wget http://image-net.org/imagenet_data.tar.gz
mkdir -p imagenet_test && tar -xzf imagenet_data.tar.gz -C imagenet_test

2. 样本集构建脚本

使用Python构建测试样本集，包含图像预处理和数据增强操作：

import torch
from torchvision import transforms, datasets

def prepare_quantization_dataset(data_dir, batch_size=64):
    # 图像预处理
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
                           std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    
    # 加载数据集
    dataset = datasets.ImageFolder(data_dir, transform=transform)
    
    # 按类别采样，确保样本分布均匀
    sampler = torch.utils.data.RandomSampler(dataset, num_samples=1000, replacement=False)
    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, 
                                          sampler=sampler)
    return dataloader

3. 数据质量评估

通过计算数据分布统计信息来验证样本集质量：

# 计算均值和标准差
def calculate_stats(dataloader):
    mean = torch.zeros(3)
    std = torch.zeros(3)
    total_samples = 0
    
    for data, _ in dataloader:
        batch_samples = data.size(0)
        data = data.view(batch_samples, data.size(1), -1)
        mean += data.mean(2).sum(0)
        std += data.std(2).sum(0)
        total_samples += batch_samples
    
    mean /= total_samples
    std /= total_samples
    return mean, std

高质量的测试数据集能够有效提升量化模型精度，建议至少包含1000个样本进行充分验证。