PyTorch 深度学习模型量化：精度损失与推理加速的权衡 大家好！今天我们来深入探讨一个在深度学习模型部署中至关重要的主题：模型量化。具体来说，我们将聚焦于 PyTorch 框架下两种主流的量化技术：训练后量化 (Post-Training Quantization, PTQ) 和 量化感知训练 (Quantization-Aware Training, QAT)。我们的目标是理解这两种方法的原理、应用场景，以及如何在精度损失和推理加速之间取得平衡。 1. 为什么需要模型量化？ 深度学习模型，尤其是大型模型，通常以 32 位浮点数 (FP32) 存储权重和激活值。虽然 FP32 提供了高精度，但它带来了几个问题： 模型尺寸大： 大尺寸模型需要更多的存储空间，增加了存储和传输成本。 计算量大： FP32 运算需要更多的计算资源，导致推理速度慢，能耗高。 内存带宽限制： 在硬件设备上，频繁地读取和写入 FP32 数据会成为性能瓶颈。 模型量化通过将模型的权重和激活值从 FP32 转换为低精度格式（例如 INT8），可以有效地解决这些问题。量化的好处包括： 模型尺寸减小： INT8 模型比 …