量化精度保持技术：通过知识蒸馏提升INT8模型准确率方法

在模型部署过程中，INT8量化是降低模型体积和提升推理速度的关键手段。然而，直接量化往往导致准确率显著下降。本文介绍一种通过知识蒸馏提升INT8模型准确率的方法。

核心思路

利用FP32教师模型指导INT8学生模型的训练过程，将教师模型的软标签信息迁移给学生模型，使其在量化后仍能保持较高精度。

实验环境

PyTorch 2.0
TensorRT 8.6
NVIDIA A100 GPU

具体实现步骤

准备教师模型

import torch
model = torch.load('resnet50_fp32.pth')
model.eval()

构建学生模型并设置量化

import torch.nn.quantized as nnq
# 创建量化感知训练模型
quant_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

知识蒸馏训练

# 教师模型输出软标签
with torch.no_grad():
    teacher_outputs = teacher_model(inputs)

# 学生模型训练，使用KL散度损失
loss_fn = torch.nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')
output = student_model(inputs)
loss = loss_fn(F.log_softmax(output, dim=1), 
               F.softmax(teacher_outputs, dim=1))

量化后评估

# 使用TensorRT进行INT8推理测试
import tensorrt as trt
engine = torch_tensorrt.compile(
    model,
    inputs=[torch.randn(1,3,224,224)],
    enabled_precisions={torch.float32, torch.int8}
)

实验结果

在ImageNet数据集上，使用ResNet50模型：

直接INT8量化准确率：67.2%
知识蒸馏后INT8量化准确率：71.8%
提升幅度：4.6个百分点

关键要点

教师模型需保持FP32精度以提供有效软标签
蒸馏温度参数影响软标签分布
量化感知训练与知识蒸馏结合效果更佳

Hannah56 · 2026-01-08T10:24:58

知识蒸馏这招确实稳，直接INT8掉4个多百分点，但别忘了教师模型得跑在FP32上，不然软标签没意义。

Yara650 · 2026-01-08T10:24:58

KL散度损失写法对了，温度参数调到4左右效果更佳，学生模型收敛更快，别一味用默认值。

FastSweat · 2026-01-08T10:24:58

量化感知训练必须加上，否则蒸馏完还是原地踏步，建议用torch.quantization.prepare_qat + convert组合。

星辰漫步 · 2026-01-08T10:24:58

TensorRT编译那一步别忘了设置builder.flags |= 1 << int(trt.BuilderFlag.INT8)，不然就是伪INT8

量化精度保持技术：通过知识蒸馏提升INT8模型准确率方法