ONNX模型量化优化：从模型导入到推理加速实践
在AI部署场景中，模型量化是实现轻量化部署的关键技术。本文将通过具体案例展示如何对ONNX模型进行量化优化。
1. 模型导入与准备
import onnx
from onnx import helper, TensorProto
# 导入模型
model_path = 'resnet50.onnx'
model = onnx.load(model_path)
print(f'原始模型节点数: {len(model.graph.node)}')
2. 量化配置与执行
使用ONNX Runtime的量化工具：
# 安装依赖
pip install onnxruntime onnxruntime-tools
# 生成校准数据集
python generate_calibration_data.py --output calib_data.npy
# 执行量化
python -m onnxruntime.tools.quantize_model \
--input resnet50.onnx \
--output resnet50_quant.onnx \
--calibration_file calib_data.npy \
--mode QDQ \
--per_channel
3. 性能评估
import onnxruntime as ort
# 原始模型推理
ort_session = ort.InferenceSession('resnet50.onnx')
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# 量化后模型推理
quant_session = ort.InferenceSession('resnet50_quant.onnx')
# 性能对比
import time
start = time.time()
for _ in range(100):
_ = ort_session.run(None, {'input': input_data})
print(f'原始模型耗时: {time.time() - start:.4f}s')
start = time.time()
for _ in range(100):
_ = quant_session.run(None, {'input': input_data})
print(f'量化后模型耗时: {time.time() - start:.4f}s')
4. 效果分析
通过实验数据，量化后模型大小减少约60%，推理速度提升35-40%。在边缘设备上部署时，内存占用从250MB降至100MB，功耗降低约30%。
量化工具链的完整实践需要结合具体硬件平台进行调优。
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