onnx模型静态量化
时间: 2025-04-17 08:45:08 浏览: 23
### ONNX 模型静态量化方法
#### 准备工作
为了执行静态量化,需先安装必要的库并准备待量化的模型。通常情况下,这涉及安装 `onnx` 和 `onnxruntime` 库。
```bash
pip install onnx onnxruntime
```
#### 加载原始模型
加载未经过任何处理的浮点数版本ONNX模型作为起点[^3]:
```python
import onnx
model_path = 'path/to/model.onnx'
original_model = onnx.load(model_path)
```
#### 数据集校准
不同于动态量化仅依赖于输入数据范围来决定量化参数,静态量化需要一个代表性的数据集来进行更精确的统计分析以确定最佳量化阈值。此过程称为校准(calibration)[^3]。
创建用于校准的数据提供器:
```python
def get_calibration_data():
# 返回一批次或多批次样本特征向量组成的列表
pass # 用户自定义函数体
```
#### 执行静态量化转换
利用 `quantization.quantize_static()` API 来应用静态量化逻辑至目标模型文件中:
```python
from onnxruntime.quantization import quantize_static, CalibrationDataReader
calibrator = CalibrationDataReader(get_next=get_calibration_data)
output_quantized_model_path = './static_quantized_model.onnx'
quantize_static(
model_input=model_path,
calibration_reader=calibrator,
model_output=output_quantized_model_path
)
```
上述代码片段展示了如何通过指定路径读取原生FP32精度的ONNX模型,并将其转化为INT8整数量化后的版本保存下来。值得注意的是,这里传入了一个实现了特定接口的对象给 `CalibrationDataReader` 类实例化,该对象负责迭代返回每一轮训练所需的真实样例供算法调整量化因子之用。
#### 性能评估
完成量化之后,建议对比新旧两个版本之间的性能差异以及可能存在的准确性损失情况。对于某些硬件平台而言,尽管理论上能够获得显著的速度增益,实际效果可能会因具体应用场景而异。
阅读全文
相关推荐


















