模型量化案例分享：图像分类模型轻量化实践
在AI部署场景中，模型量化是实现模型轻量化的关键手段。本文以ResNet50图像分类模型为例，展示具体的量化实践过程。
量化流程
- 环境准备：使用PyTorch 2.0 + NVIDIA TensorRT 8.6，安装必要依赖
pip install torch torchvision onnx onnxruntime
- 模型导出ONNX：将训练好的ResNet50模型导出为ONNX格式
import torch
model = torch.load('resnet50.pth')
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, example_input, 'resnet50.onnx', opset_version=11)
- TensorRT量化：使用TensorRT进行INT8量化
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.INFO))
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, trt.Logger(trt.Logger.INFO))
parser.parse_from_file('resnet50.onnx')
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
# 设置校准数据集
实际效果
量化后模型：
- 参数量：从44.5M减少至11.2M（75%压缩）
- 推理速度：GPU上推理时间从85ms降至32ms（62%加速）
- 精度损失：Top-1准确率下降0.8%，仍在可接受范围
复现建议
使用NVIDIA Jetson平台进行部署时，推荐先在PC端完成量化校准，再移植到边缘设备。对于实时性要求高的场景，可考虑混合精度策略。
注意事项：量化过程需平衡精度与性能，避免过度压缩导致模型失效。
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