量化模型精度评估：多指标综合分析方法

量化模型精度评估：多指标综合分析方法

在模型部署实践中，量化后的精度损失往往比预期更严重。本文分享一套完整的量化精度评估方案。

实验环境与工具链

使用PyTorch 2.0 + NVIDIA RTX 3090，量化工具采用torch.quantization和TensorRT 8.6。

核心评估指标

import torch
import torch.nn as nn

class ModelEvaluator:
    def __init__(self, model):
        self.model = model
        self.metrics = {}
    
    def evaluate_accuracy(self, dataloader):
        # Top-1准确率
        correct = 0
        total = 0
        with torch.no_grad():
            for inputs, targets in dataloader:
                outputs = self.model(inputs)
                _, predicted = outputs.max(1)
                total += targets.size(0)
                correct += predicted.eq(targets).sum().item()
        return correct / total
    
    def evaluate_mse(self, original_outputs, quantized_outputs):
        # 均方误差
        return nn.MSELoss()(original_outputs, quantized_outputs)
    
    def evaluate_cosine_similarity(self, original_outputs, quantized_outputs):
        # 余弦相似度
        orig_flat = original_outputs.flatten()
        quant_flat = quantized_outputs.flatten()
        cos_sim = torch.cosine_similarity(orig_flat.unsqueeze(0), quant_flat.unsqueeze(0))
        return cos_sim.item()

实践踩坑记录

1. 量化前后模型对比：直接使用torch.quantization.convert()后，精度下降2.3%，远超预期的0.5%。
2. BN层处理：未做BN层的统计量修正，导致输出分布不一致。
3. 动态量化vs静态量化：动态量化在某些场景下反而效果更差。

复现步骤

1. 准备验证集（1000张图像）
2. 使用torch.quantization.prepare进行模型准备
3. 运行eval模式下的accuracy测试
4. 记录并比较各指标数值

建议：量化精度评估不应只看准确率，必须结合MSE、余弦相似度等多维度指标。