量化工具链搭建：从环境配置到实际部署的完整实践
环境准备
首先创建Python虚拟环境并安装必要依赖：
python -m venv quantization_env
source quantization_env/bin/activate # Linux/Mac
# 或 quantization_env\Scripts\activate # Windows
pip install torch torchvision onnxruntime
pip install nncf # 神经网络压缩框架
pip install tensorflow # 如需TensorFlow模型
PyTorch量化工具使用
以ResNet50为例进行量化：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization
# 加载预训练模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 设置量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=False)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)
# 保存量化模型
torch.save(quantized_model.state_dict(), 'resnet50_quantized.pth')
ONNX量化转换
将PyTorch模型转换为ONNX格式后进行量化：
# 导出ONNX模型
python -c "import torch; model = torch.load('resnet50_quantized.pth'); torch.onnx.export(model, torch.randn(1,3,224,224), 'resnet50.onnx')"
# 使用ONNX Runtime进行量化
python -c "import onnx; from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic; quantize_dynamic('resnet50.onnx', 'resnet50_quantized.onnx')"
效果评估
通过以下脚本对比精度：
import torch
import torch.nn.functional as F
# 量化前后性能对比
model = torch.load('resnet50_quantized.pth')
model.eval()
# 测试集推理
with torch.no_grad():
input_tensor = torch.randn(1,3,224,224)
output = model(input_tensor)
print(f'输出形状: {output.shape}')
量化后模型参数量减少约75%，推理速度提升20-40%。在部署时建议使用TensorRT或ONNX Runtime进行最终优化。
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