量化测试用例管理：构建完整的验证体系

量化测试用例管理：构建完整的验证体系

在模型部署实践中，量化测试用例管理是确保模型轻量化效果的关键环节。本文将通过实际案例展示如何构建完整的量化验证体系。

核心测试用例设计

首先需要建立基础测试用例集：

import torch
import torch.nn as nn

class TestModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc = nn.Linear(64, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        return self.fc(x)

# 基准模型测试用例
model = TestModel()
input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32)
baseline_output = model(input_tensor)

量化工具集成测试

使用PyTorch官方量化工具进行测试：

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

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

# 静态量化测试
model.eval()
prepare(model, {'': {'weight': {'dtype': torch.quint8}}})
# 运行校准数据
with torch.no_grad():
    for i in range(10):
        model(input_tensor)
convert(model)

完整验证流程

构建验证体系需要包含：

1. 精度验证 - 量化前后输出差异计算
2. 性能测试 - 推理时间对比
3. 内存占用 - 模型大小变化

通过以上方法，可以有效管理量化测试用例并确保模型部署质量。