量化算法对比实验：不同压缩方法的效果分析
作为一名AI部署工程师，最近在做模型轻量化项目时踩了不少坑，今天分享一下几种主流量化方法的实测对比。
实验环境
- 模型：ResNet50
- 工具：TensorFlow Lite、PyTorch Quantization、ONNX Runtime
- 硬件：NVIDIA GTX 1080Ti
1. TensorFlow Lite 8-bit量化
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('resnet50')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8
结果：模型大小从44MB压缩到11MB，推理速度提升35%，但精度下降约2.3%。
2. PyTorch Post Training Quantization (PTQ)
import torch.quantization as quantization
model = torch.load('resnet50.pth')
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 使用校准数据进行量化
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)
效果：模型大小减少75%，但推理精度损失达4.1%。
3. ONNX Runtime 动态量化
使用ONNX Runtime的动态量化接口，通过--optimize参数自动选择量化策略。 结果：在保持精度的同时，模型压缩比达到80%，但推理延迟增加约15%。
总结
- 若追求极致性能：选TensorFlow Lite
- 若注重精度保持：建议使用PyTorch PTQ
- 部署环境复杂：ONNX Runtime方案更灵活
建议在实际项目中先做小规模测试，再决定最终方案。
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