量化算法实现路径：从理论学习到实际编码
在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键手段。本文将结合实际工程经验，介绍从理论到编码的完整实现路径。
理论基础
量化本质上是将浮点数权重转换为低精度整数表示。以INT8为例，将32位浮点数映射到8位整数区间[-128, 127]，通过缩放因子控制数值范围。
实际编码实现
使用PyTorch的torch.quantization模块进行量化：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization
# 构建模型并启用量化配置
model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, 3),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 10)
)
# 配置量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
# 运行校准数据进行参数计算
for data, _ in calib_loader:
model(data)
break
# 转换为量化模型
model = torch.quantization.convert(model)
工具链对比
- TensorRT：适合TensorRT部署，支持INT8混合精度
- ONNX Runtime：跨平台，提供详细性能报告
- TFLite：移动端优化，量化效果稳定
效果评估
量化前后模型大小对比（以ResNet50为例）：
- 未量化：约100MB
- INT8量化：约25MB
- 性能提升：推理速度提升30-40%（取决于硬件）
建议在部署前进行充分的精度验证，确保满足业务需求。
讨论