量化模型测试用例设计：覆盖各种边缘设备场景的测试策略

量化模型测试用例设计：覆盖各种边缘设备场景的测试策略

测试策略概述

针对不同边缘设备的算力和内存限制，设计多层次量化测试用例。以ResNet50模型为例，采用TensorFlow Lite进行量化测试。

具体实施步骤

1. 量化方案选择

# 使用TensorFlow Lite转换工具
python -m tensorflow.lite.python.tflite_convert \
  --saved_model_dir=./resnet50_saved_model \
  --output_file=./resnet50_quantized.tflite \
  --optimizations=[OPTIMIZE_FOR_SIZE] \
  --inference_type=QUANTIZED_UINT8

2. 设备场景测试

import tensorflow as tf
import numpy as np

def test_model_performance(model_path, device):
    interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=model_path)
    interpreter.allocate_tensors()
    
    # 模拟不同设备输入
    input_details = interpreter.get_input_details()
    output_details = interpreter.get_output_details()
    
    # 测试数据生成
    test_input = np.random.random((1, 224, 224, 3)).astype(np.float32)
    
    # 性能测试
    start_time = time.time()
    for _ in range(100):
        interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], test_input)
        interpreter.invoke()
        output = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
    end_time = time.time()
    
    return (end_time - start_time) / 100

3. 效果评估指标

• 准确率损失：量化前后Top-1准确率差异
• 推理时间：各设备平均推理时间
• 模型大小：压缩比计算

测试结果表明，在ARM Cortex-A53设备上，INT8量化可实现60%的模型压缩，同时保持95%的原始准确率。