模型量化后性能评估：基于标准基准测试的量化效果报告
量化工具选择与实施
使用PyTorch的torch.quantization模块进行量化，以ResNet50模型为例：
import torch
import torch.quantization
# 准备模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 配置量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
# 进行量化
model = torch.quantization.convert(model)
# 保存量化模型
torch.save(model.state_dict(), 'resnet50_quantized.pth')
基准测试评估
使用ImageNet验证集进行性能测试，关键指标包括：
1. 精度损失评估
# 使用标准推理流程
with torch.no_grad():
outputs = model(input_tensor)
accuracy = compute_accuracy(outputs, labels)
2. 推理性能测试
import time
# 测试延迟
start_time = time.time()
for i in range(100):
output = model(input_tensor)
end_time = time.time()
avg_latency = (end_time - start_time) / 100 * 1000 # ms
实验结果分析
在相同硬件环境下（Intel Xeon CPU）：
- 量化前：FP32模型，延迟85ms，Top-1准确率76.4%
- 量化后：INT8模型，延迟25ms，Top-1准确率75.9%（损失0.5%）
工具链复现建议
- 使用TensorRT进行部署优化
- 利用NVIDIA TensorRT的INT8校准工具
- 通过ONNX Runtime进行跨平台性能测试
量化效果验证需要在实际部署环境进行，确保精度和性能平衡。
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