在模型压缩与量化过程中，量化精度验证是确保压缩后模型满足业务需求的关键环节。本文将通过具体案例展示如何使用PyTorch和TensorRT进行量化精度验证。
1. PyTorch量化精度验证
import torch
import torch.quantization as quantization
from torch.utils.data import DataLoader
# 加载量化后的模型
model = torch.load('quantized_model.pth')
model.eval()
# 准备验证数据集
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
def evaluate_model(model, data_loader):
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for inputs, labels in data_loader:
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
return correct / total
accuracy = evaluate_model(model, val_loader)
print(f'量化后模型准确率: {accuracy:.4f}')
2. TensorRT量化验证 使用TensorRT进行量化精度评估：
# 构建TensorRT引擎
trtexec --onnx=model.onnx \
--explicitBatch \
--workspace=1024 \
--saveEngine=engine.trt
# 验证推理性能和精度
python3 trt_inference.py --engine engine.trt --data val_data.npy
3. 关键验证指标
- 准确率下降幅度：通常控制在2%以内
- 推理延迟：相比原始模型提升2-4倍
- 内存占用：减少70%以上
通过以上方法，可确保量化后的模型既满足业务精度要求，又具备良好的部署性能。
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