onnxruntime 降低精度
时间: 2025-01-26 09:03:46 浏览: 50
### ONNX Runtime中的模型精度降低方法及其影响
#### 方法一:静态量化
静态量化是一种常见的用于减少模型大小并可能提高推理速度的技术。通过将浮点权重转换为整数表示,可以显著减小模型尺寸,并且通常可以在某些硬件平台上提供更快的执行性能。
对于ONNX Runtime而言,可以通过以下Python代码来应用静态量化:
```python
from onnxruntime.quantization import quantize_static, QuantType
import onnx
model_fp32 = 'path/to/model.onnx'
model_quant = 'path/to/quantized_model.onnx'
# 加载原始FP32模型
original_model = onnx.load(model_fp32)
# 执行静态量化过程
quantize_static(
model_input=model_fp32,
model_output=model_quant,
per_channel=True,
reduce_range=False,
activation_type=QuantType.QInt8,
weight_type=QuantType.QInt8
)
```
此操作会创建一个新的量化后的INT8版本模型文件[^2]。
#### 影响分析
当采用上述方式对模型进行量化处理后,主要的影响体现在以下几个方面:
- **模型体积**:经过量化的模型其存储需求大约只有未量化前的四分之一。
- **计算效率**:尽管在Intel和AMD CPU架构下并未观察到明显的加速效果,但在其他类型的处理器特别是移动设备或是专用AI芯片上可能会带来更佳的表现。
- **预测准确性**:虽然整体变化不大,但是确实存在轻微下降的情况——具体来说是降低了约0.02% 的准确率。
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