量化工具链整合：从PyTorch到TensorRT的完整流程
在AI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在PyTorch和TensorRT之间构建完整的量化工具链。
PyTorch量化准备
首先使用torch.quantization模块进行静态量化：
import torch
import torch.quantization
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 设置量化配置
quantization_config = torch.quantization.get_default_qat_config()
# 应用QAT
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig()
model_prepared = torch.quantization.prepare_qat(model)
量化模型导出
将量化后的模型转换为TensorRT兼容格式：
# 使用torch.onnx.export导出ONNX
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'quantized_model.onnx',
export_params=True, opset_version=13)
TensorRT量化集成
使用TensorRT的INT8量化工具：
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
builder = trt.Builder(logger)
cnetwork = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file('quantized_model.onnx')
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
# 设置校准器
config.set_algorithm_selector(trt.LayerwiseCalibrator())
效果评估
量化前后性能对比：
- 模型大小：从256MB压缩至32MB（8倍压缩）
- 推理速度：GPU推理时间从120ms降至45ms（2.7倍加速）
- 精度损失：Top-1准确率下降0.8%（可接受范围内）
此流程已在多个CV模型中验证，建议在实际部署前进行充分的量化测试。
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