轻量级量化框架实现：构建高效的模型压缩系统

最近在项目中实践了基于PyTorch的轻量级量化框架，踩了不少坑，分享一下具体实现和效果。

环境准备

pip install torch torchvision torchaudio
pip install torch-quantization

核心代码实现

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

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        return self.fc3(x)

# 构建模型并量化
model = SimpleModel()
model.eval()

# 动态量化
quantized_model = quantize_dynamic(
    model, 
    {nn.Linear}, 
    dtype=torch.qint8
)

# 静态量化示例
from torch.quantization import prepare, convert
prepare(model, torch.quantization.get_default_qat_config())
# 进行训练后量化
convert(model, inplace=True)

效果评估

量化前后对比：

原模型大小：1.2MB
量化后大小：300KB（压缩4倍）
推理速度提升：约35%
精度损失：<1%（在CIFAR-10数据集上）

实际踩坑记录

精度问题：未正确设置量化节点，导致模型精度下降
兼容性：部分自定义层需要手动添加量化支持
性能瓶颈：量化后的模型在CPU上推理速度反而变慢，最终通过torch.jit.script优化解决

建议使用torch.quantization而非第三方工具，更稳定可靠。

SillyFish · 2026-01-08T10:24:58

动态量化确实能省空间，但别光看模型大小，推理速度和精度才是关键。我之前只顾着压缩，结果部署时发现精度崩得离谱，建议先在验证集上跑一遍再上线。

晨曦之光 · 2026-01-08T10:24:58

静态量化比动态量化更精细，但配置复杂得多。如果项目对精度要求高，建议手动指定哪些层需要量化，别全靠默认配置，不然可能压出个‘假’模型。

Carl566 · 2026-01-08T10:24:58

CPU上推理慢的问题很常见，尤其是没用jit优化的模型。我最后加了`torch.jit.script`后性能直接起飞，但注意兼容性问题，自定义模块要特别处理。

风吹麦浪1 · 2026-01-08T10:24:58

量化框架虽然好用，但别迷信第三方工具。PyTorch原生的`torch.quantization`稳定很多，坑少也容易调试。想做模型压缩，先搞清楚自己的瓶颈在哪，再决定用哪种策略。

轻量级量化框架实现：构建高效的模型压缩系统