模型压缩效果评估：量化前后指标对比分析
最近在部署一个ResNet50模型到边缘设备时，踩了量化压缩的坑，分享一下实际操作经验。
环境准备
使用PyTorch 2.0 + NVIDIA Jetson Nano进行测试，主要关注模型大小、推理速度和精度损失。
实际操作步骤
- 原始模型加载：
import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet50', pretrained=True)
model.eval()
- 量化处理：
import torch.quantization
# 配置量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
# 准备量化模型
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 运行校准数据（100张图片）
torch.quantization.convert(model, inplace=True)
- 性能测试：
import time
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 原始模型推理时间
start = time.time()
for _ in range(100):
model(input_tensor)
end = time.time()
print(f'推理时间: {end-start:.4f}s')
实际效果对比
- 模型大小：从44.5MB压缩到11.2MB（约75%减小）
- 推理速度：从0.085s提升到0.042s（约50%加速）
- 精度损失：Top-1准确率从76.3%下降到74.9%
关键踩坑点
- 校准数据集必须覆盖实际应用场景
- 量化后模型在不同硬件上表现差异较大
- 需要平衡精度和性能，不能一味追求压缩率
建议：量化前一定要做充分的回归测试，避免线上服务出现精度问题。
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