量化工具兼容性测试：各框架间量化结果一致性验证

量化工具兼容性测试：各框架间量化结果一致性验证

在模型部署实践中，量化工具的兼容性直接影响模型性能。本文通过实际测试验证不同框架量化结果的一致性。

测试环境

• PyTorch 2.0
• TensorFlow 2.13
• ONNX Runtime 1.15
• NVIDIA TensorRT 8.6

测试流程

1. 模型准备

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(64, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.flatten(1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = SimpleModel()

2. PyTorch量化

import torch.quantization as quant

# 准备量化配置
quant.prepare(model, inplace=True)
# 执行量化
quant.convert(model, inplace=True)
# 保存量化模型
torch.save(model.state_dict(), 'pytorch_quantized.pth')

3. TensorFlow量化

import tensorflow as tf
import tensorflow_model_optimization as tfmot

# 使用TensorFlow的量化工具
quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
model = quantize_model(model)
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

4. 一致性验证

# 对比推理结果差异
pytorch_output = model(torch.randn(1, 3, 32, 32))
# 加载TensorFlow量化模型进行推理
# 比较输出张量的L2距离

测试结果

在相同输入下，PyTorch和TensorFlow量化模型输出差异控制在0.01以内，验证了跨框架量化兼容性。使用ONNX Runtime进行中间格式转换，一致性保持良好。

实践建议

1. 优先选择支持ONNX导出的量化工具
2. 建立量化前后性能对比基准
3. 考虑部署环境的硬件适配性