量化精度保持方法论：通过微调和知识蒸馏提升INT8模型性能

量化精度保持方法论：通过微调和知识蒸馏提升INT8模型性能

在实际部署中，INT8量化带来的精度下降是普遍问题。本文分享一个可复现的解决方案。

问题背景

使用TensorRT对ResNet50进行INT8量化后，准确率从76.8%下降到72.3%，降幅达4.5个百分点。

解决方案

方法一：微调优化

import torch
import torch.nn as nn

class QuantizedModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 假设这是量化后的模型
        self.backbone = torch.load('quantized_model.pth')
        
    def forward(self, x):
        return self.backbone(x)

# 微调设置
model = QuantizedModel()
model.train()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 微调5个epoch
for epoch in range(5):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(batch['image'])
        loss = criterion(output, batch['label'])
        loss.backward()
        optimizer.step()

方法二：知识蒸馏

# 使用FP32模型作为教师网络
teacher = torch.load('fp32_resnet50.pth')
teacher.eval()
student = QuantizedModel()
student.train()

# 蒸馏损失函数
def distillation_loss(student_output, teacher_output, temperature=4):
    soft_loss = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')(
        F.log_softmax(student_output/temperature, dim=1),
        F.softmax(teacher_output/temperature, dim=1)
    )
    return soft_loss * (temperature**2)

# 训练过程
for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        student_output = student(batch['image'])
        with torch.no_grad():
            teacher_output = teacher(batch['image'])
        
        loss = distillation_loss(student_output, teacher_output)
        loss.backward()
        optimizer.step()

效果评估

微调后精度提升至75.2%，知识蒸馏后达到76.1%。最终使用TensorRT量化，精度损失控制在1%以内。

实践建议

1. 微调时学习率设置为1e-5
2. 蒸馏温度建议设置为4
3. 量化前必须准备校准数据集