PyTorch量化工具使用指南：如何实现INT8精度压缩

PyTorch量化工具使用指南：如何实现INT8精度压缩

作为一名AI部署工程师，模型压缩是项目中绕不开的环节。最近在尝试使用PyTorch的量化功能进行INT8压缩时，踩了不少坑，今天分享下完整的实践过程。

环境准备

首先确保安装了torch 1.9+版本，并且已经训练好了一个ResNet模型。我用的是torchvision.models.resnet50作为测试模型。

实现步骤

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare, convert

# 加载模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# 动态量化配置
quantized_model = quantize_dynamic(
    model,
    {nn.Linear, nn.Conv2d},  # 指定需要量化的层类型
    dtype=torch.qint8
)

# 静态量化（更精确）
model.eval()
model.fuse_model()  # 先融合
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
prepare(model)
# 进行校准（需要少量数据）
calibrate(model, calib_data)
convert(model)  # 转换为量化模型

实际效果测试

我将模型从FP32压缩到INT8后，模型大小从约100MB减少到25MB，推理速度提升约30%。但需要注意的是，量化后的精度损失在ImageNet分类任务上约为1.2%。

坑点总结

1. 校准数据选择：必须使用真实部署环境的数据，否则效果会差很多
2. 模型融合：一定要先调用fuse_model()，否则量化效果会大打折扣
3. 精度回测：不要只看大小不看精度，建议在验证集上做完整测试

部署建议

对于生产环境，强烈推荐使用torch.jit.script进行模型序列化，配合TensorRT进行推理加速。