量化过程中的超参数优化：Calibration参数设置与调优方法

在模型量化过程中，Calibration参数设置是影响量化精度的关键环节。本文将通过实际案例演示如何优化量化超参数。

1. Calibration数据集选择 使用ImageNet验证集的1000张图片作为校准数据，通过以下代码加载：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

calibration_dataset = datasets.ImageNet(root='./data', split='val', transform=transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
]))
calibration_loader = torch.utils.data.DataLoader(calibration_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

2. 量化配置调优 使用torch.quantization模块进行动态量化：

import torch.quantization as quantization
model.eval()
model.qconfig = quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = quantization.prepare(model, inplace=False)
for data, _ in calibration_loader:
    quantized_model(data)
quantized_model = quantization.convert(quantized_model)

3. 关键参数优化 通过对比实验发现，校准数据量从100增加到500时，模型精度提升约0.8%，但继续增加至1000时提升不明显。建议采用以下策略：

数据量：500-1000张图片
量化方法：动态范围量化优于静态范围量化
激活量化：使用对称量化，权重量化：非对称量化

4. 实际效果评估 在ResNet50模型上测试，精度从原始的76.5%下降至74.8%，相对误差仅2.2%，且推理速度提升约3倍。

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