量化后模型测试用例设计：覆盖各种边缘设备场景的测试策略
在模型部署过程中，量化后的模型性能验证是确保模型在实际应用场景中稳定运行的关键环节。本文将围绕不同边缘设备场景下的量化模型测试策略进行详细阐述，并提供可复现的测试方案。
1. 测试环境搭建
首先需要构建多平台测试环境，包括：
- ARM Cortex-A72 (Android 10)
- NVIDIA Jetson Nano (CUDA 11.4)
- Raspberry Pi 4B (Raspberry Pi OS)
- Intel i7-11700K (Windows 11)
使用PyTorch 1.13和TensorRT 8.5进行模型转换与推理测试。
2. 核心测试用例设计
2.1 性能对比测试
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
class TestModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(3, 64, 3)
self.fc = nn.Linear(64, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
return self.fc(x)
# 加载量化后模型
torch_model = torch.load('quantized_model.pth')
model = TestModel().eval()
# 性能测试函数
def benchmark(model, input_tensor):
model.eval()
with torch.no_grad():
# 预热
for _ in range(5):
model(input_tensor)
# 测试
times = []
for _ in range(100):
start = time.time()
output = model(input_tensor)
end = time.time()
times.append(end - start)
avg_time = sum(times) / len(times)
return avg_time
2.2 精度保持测试
# 精度测试函数
def accuracy_test(quantized_model, test_loader):
quantized_model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for images, labels in test_loader:
outputs = quantized_model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}%')
return accuracy
3. 边缘设备场景测试策略
移动端测试：使用TensorRT优化，确保在ARM平台推理时间不超过50ms/次。 嵌入式测试：通过ONNX Runtime进行推理，目标为内存占用控制在100MB以内。 云端部署测试：结合NVIDIA TensorRT和CUDA后端，实现FP16精度下的性能优化。
所有测试用例均需在相同数据集上进行验证，确保测试结果的可比性。
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