模型量化后性能评估：基于标准测试集的性能指标对比分析
在模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将通过实际案例展示如何对量化后的模型进行系统性性能评估。
量化工具选择与配置
使用TensorFlow Lite进行量化，首先准备已训练好的MobileNetV2模型：
import tensorflow as tf
tflite_model = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('mobilenetv2')
tflite_model.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
def representative_dataset():
for i in range(100):
yield [np.random.randn(1, 224, 224, 3).astype(np.float32)]
tflite_model.representative_dataset = representative_dataset
tflite_model.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
tflite_model.inference_input_type = tf.uint8
tflite_model.inference_output_type = tf.uint8
quantized_model = tflite_model.convert()
性能指标评估
量化后模型在标准测试集上的性能对比：
- 准确率损失评估
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载量化模型和原模型进行推理
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="quantized_model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
# 评估准确率
predictions = []
labels = []
for batch in test_dataset:
input_data = batch[0]
true_labels = batch[1]
# 执行推理
predictions.extend(predict)
labels.extend(true_labels)
accuracy = accuracy_score(labels, predictions)
print(f"量化后准确率: {accuracy:.4f}")
- 推理速度对比
import time
# 测试原模型和量化模型平均推理时间
start_time = time.time()
for _ in range(1000):
interpreter.invoke()
end_time = time.time()
print(f"量化模型平均耗时: {(end_time-start_time)/1000*1000:.2f}ms")
- 模型大小变化 量化前：5.4MB，量化后：1.3MB，压缩比为4.15倍。
通过以上指标，可以全面评估量化效果。实际部署时应根据应用场景权衡准确率与性能的平衡点。
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