量化精度评估：基于多种指标的综合分析方法
在模型部署实践中，量化精度评估是决定模型能否成功落地的关键环节。本文将通过实际案例展示如何构建一套完整的量化精度评估体系。
核心评估指标
首先明确几个关键指标：
- Top-1 Accuracy：最直观的准确率指标
- Cosine Similarity：衡量特征向量相似度
- KL Divergence：分布差异度量
实战步骤
使用PyTorch和TensorRT进行评估：
import torch
import torch.nn.functional as F
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 加载量化前后模型
model_fp32 = torch.load('model_fp32.pth')
model_int8 = torch.load('model_int8.pth')
# 准备测试数据
inputs = torch.randn(100, 3, 224, 224)
# 计算特征输出
with torch.no_grad():
outputs_fp32 = model_fp32(inputs)
outputs_int8 = model_int8(inputs)
# 评估指标计算
accuracy_fp32 = accuracy(outputs_fp32, labels)
accuracy_int8 = accuracy(outputs_int8, labels)
# Cosine Similarity
similarity = cosine_similarity(
outputs_fp32.view(100, -1).numpy(),
outputs_int8.view(100, -1).numpy()
).mean()
print(f'Accuracy FP32: {accuracy_fp32:.4f}')
print(f'Accuracy INT8: {accuracy_int8:.4f}')
print(f'Cosine Similarity: {similarity:.4f}')
实际效果对比
在ResNet50模型上，经过INT8量化后：
- Accuracy下降约0.8%（可接受范围）
- 推理速度提升约3倍
- 内存占用减少75%
量化工具选择建议
- TensorRT：适合CUDA环境下的性能优化
- PyTorch Quantization：适合调试和精度控制
- ONNX Runtime：跨平台兼容性好
量化精度评估需要在精度损失和部署效率间找到平衡点。
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