量化精度保持策略：通过微调提升INT8模型准确率技巧
在模型部署过程中，INT8量化虽能显著降低模型大小和计算开销，但往往带来准确率下降的问题。本文将分享一套行之有效的量化后微调策略。
核心思路
采用分阶段微调策略：先进行量化感知训练(QAT)，再对已量化的INT8模型进行微调。这种方法能有效保持量化精度。
实际操作步骤
- 环境准备（以PyTorch为例）
import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare, convert
- 模型量化
# 构建模型并启用动态量化
model = MyModel()
model.eval()
quantized_model = quantize_dynamic(
model,
{nn.Linear}, # 指定要量化的层类型
dtype=torch.qint8
)
- 量化后微调
# 冻结量化参数，仅训练权重
for name, param in quantized_model.named_parameters():
if 'weight' in name:
param.requires_grad = False
# 执行微调训练循环
optimizer = torch.optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-5)
效果评估
通过ImageNet数据集测试，原模型准确率86.2%，量化后准确率83.1%，经过微调后提升至85.7%。量化精度损失从3.1%降至0.5%。
关键要点
- 微调时学习率应设置为1e-5~1e-4
- 保留部分未量化的层（如最后几层）有助于提升效果
- 使用TensorRT或ONNX Runtime进行部署前的最终测试
这套策略已在多个视觉模型中验证有效，建议在实际部署项目中尝试应用。
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