BasicSR模型量化工具使用：PyTorch Quantization实战
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1. 引言：为什么需要模型量化？
在深度学习模型部署过程中，尤其是在边缘设备（如手机、嵌入式系统）上，模型的大小和计算效率往往成为瓶颈。以BasicSR中的经典超分辨率模型ESRGAN为例，其预训练模型大小约为16MB，在移动设备上推理一张720p图像需要约200ms，这对于实时应用来说是无法接受的。模型量化（Model Quantization）技术通过将浮点数权重和激活值从32位（FP32）转换为更低精度（如INT8），可以显著降低模型大小（通常减少75%）和计算延迟（通常提升2-4倍），同时保持可接受的性能损失。
本文将详细介绍如何使用PyTorch Quantization工具对BasicSR模型进行量化，包括动态量化（Dynamic Quantization）、静态量化（Static Quantization）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）三种方法，并提供完整的代码实现和性能评估。
2. PyTorch Quantization基础
2.1 量化原理
模型量化的核心思想是将连续的浮点数值映射到离散的整数集合。对于INT8量化，通常采用线性映射：
quantized_value = round(float_value / scale + zero_point)
其中，scale是缩放因子，zero_point是零点偏移。PyTorch提供了两种主要的量化模式：
- 动态量化：仅量化权重，激活值在推理时动态量化，适用于LSTM、Transformer等动态网络
- 静态量化：同时量化权重和激活值，需要校准数据集确定激活值的量化参数，适用于CNN等静态网络
- 量化感知训练：在训练过程中模拟量化误差，通常能获得最佳的精度-效率权衡
2.2 BasicSR模型结构分析
BasicSR作为一个超分辨率算法库，包含了多种模型架构，如EDSR、RCAN、SwinIR等。这些模型主要由卷积层、激活函数和上采样模块组成，非常适合进行量化。以下是BasicSR中basicsr/models/base_model.py的核心结构：
class BaseModel():
def __init__(self, opt):
self.opt = opt
self.device = torch.device('cuda' if opt['num_gpu'] != 0 else 'cpu')
self.is_train = opt['is_train']
self.schedulers = []
self.optimizers = []
def model_to_device(self, net):
"""Model to device. It also warps models with DistributedDataParallel or DataParallel."""
net = net.to(self.device)
if self.opt['dist']:
net = DistributedDataParallel(net, device_ids=[torch.cuda.current_device()])
elif self.opt['num_gpu'] > 1:
net = DataParallel(net)
return net
def get_bare_model(self, net):
"""Get bare model, especially under wrapping with DDP or DP."""
if isinstance(net, (DataParallel, DistributedDataParallel)):
net = net.module
return net
从代码中可以看出，BasicSR模型采用了标准的PyTorch模块结构，这为后续的量化操作提供了良好的基础。
3. 量化前准备
3.1 环境配置
量化需要PyTorch 1.7.0及以上版本，推荐使用PyTorch 1.10.0或更高版本以获得更完善的量化支持。首先确保你的环境满足以下要求：
# 安装PyTorch（以CUDA 11.3为例）
pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
# 安装BasicSR依赖
cd /data/web/disk1/git_repo/gh_mirrors/bas/BasicSR
pip install -r requirements.txt
3.2 准备待量化模型
以EDSR模型为例，我们首先需要加载预训练模型并导出为PyTorch脚本：
import torch
from basicsr.archs.edsr_arch import EDSR
# 创建EDSR模型
model = EDSR(
num_in_ch=3,
num_out_ch=3,
num_feat=64,
num_block=16,
upscale=4,
res_scale=1,
img_range=255.,
rgb_mean=(0.4488, 0.4371, 0.4040)
)
# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load('experiments/pretrained_models/EDSR_x4.pth')['params'])
model.eval()
# 导出为TorchScript
scripted_model = torch.jit.script(model)
torch.jit.save(scripted_model, 'edsr_x4_scripted.pth')
3.3 准备校准数据集
静态量化和QAT需要校准数据集来确定激活值的量化参数。对于超分辨率模型，建议使用100-200张具有代表性的低分辨率图像作为校准数据：
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from basicsr.data import paired_image_dataset
class CalibrationDataset(Dataset):
def __init__(self, data_root, num_samples=100):
self.dataset = paired_image_dataset.PairedImageDataset(
opt=dict(
dataroot_lq=f'{data_root}/LQ',
dataroot_gt=f'{data_root}/GT',
io_backend=dict(type='disk'),
filename_tmpl='{}',
phase='val'
)
)
self.num_samples = num_samples
def __len__(self):
return self.num_samples
def __getitem__(self, idx):
return self.dataset[idx]['lq'] # 返回低分辨率图像
# 创建校准数据加载器
calibration_loader = DataLoader(
CalibrationDataset(data_root='datasets/val_set5'),
batch_size=1,
shuffle=False
)
4. 动态量化（Dynamic Quantization）
4.1 原理与适用场景
动态量化是最简单的量化方法，它只量化模型的权重，而激活值在推理时动态量化。这种方法适用于包含大量线性层（如全连接层）的模型，如BERT、LSTM等，但对CNN模型的效果有限。在BasicSR中，动态量化可用于优化模型的全连接层部分，如SRGAN中的判别器。
4.2 实现步骤
import torch.quantization
# 加载脚本化模型
model = torch.jit.load('edsr_x4_scripted.pth')
# 配置量化器
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model,
{torch.nn.Conv2d, torch.nn.Linear}, # 指定要量化的层类型
dtype=torch.qint8 # 量化目标类型
)
# 保存量化模型
torch.jit.save(quantized_model, 'edsr_x4_dynamic_quantized.pth')
4.3 性能评估
import time
import numpy as np
from basicsr.metrics import calculate_psnr_ssim
# 加载原始模型和量化模型
original_model = torch.jit.load('edsr_x4_scripted.pth').to('cpu')
quantized_model = torch.jit.load('edsr_x4_dynamic_quantized.pth').to('cpu')
# 准备测试图像
test_image = torch.randn(1, 3, 256, 256) # 随机生成测试图像
# 原始模型推理
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
original_output = original_model(test_image)
original_time = time.time() - start_time
# 量化模型推理
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
quantized_output = quantized_model(test_image)
quantized_time = time.time() - start_time
# 计算性能指标
psnr = calculate_psnr_ssim(original_output.numpy(), quantized_output.numpy())[0]
model_size_original = os.path.getsize('edsr_x4_scripted.pth') / (1024 * 1024)
model_size_quantized = os.path.getsize('edsr_x4_dynamic_quantized.pth') / (1024 * 1024)
print(f'原始模型大小: {model_size_original:.2f} MB')
print(f'动态量化模型大小: {model_size_quantized:.2f} MB')
print(f'原始模型推理时间: {original_time:.4f} s')
print(f'动态量化模型推理时间: {quantized_time:.4f} s')
print(f'PSNR (与原始模型对比): {psnr:.2f} dB')
预期结果：动态量化通常能将BasicSR模型大小减少约40%，推理时间减少约20%，但PSNR损失可能达到1-2 dB，因此不推荐作为CNN为主的超分辨率模型的首选量化方法。
5. 静态量化（Static Quantization）
5.1 原理与适用场景
静态量化在推理前同时量化权重和激活值，需要使用校准数据集来确定激活值的量化参数。这种方法对CNN模型效果较好，是BasicSR中推荐的量化方式。静态量化又分为仅推理量化（Post-training Static Quantization）和量化感知训练（Quantization-Aware Training），前者在训练后进行，实现简单但可能损失较多精度；后者在训练过程中模拟量化误差，精度损失较小。
5.2 仅推理静态量化
5.2.1 模型准备与量化配置
import torch.quantization
# 定义量化模型
class QuantizableEDSR(EDSR):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.quant = torch.quantization.QuantStub()
self.dequant = torch.quantization.DeQuantStub()
def forward(self, x):
x = self.quant(x) # 输入量化
x = super().forward(x)
x = self.dequant(x) # 输出反量化
return x
# 创建可量化模型
model = QuantizableEDSR(
num_in_ch=3,
num_out_ch=3,
num_feat=64,
num_block=16,
upscale=4,
res_scale=1,
img_range=255.,
rgb_mean=(0.4488, 0.4371, 0.4040)
)
# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load('experiments/pretrained_models/EDSR_x4.pth')['params'])
model.eval()
# 配置量化后端
torch.backends.quantized.engine = 'fbgemm' # CPU后端，移动端可用'qnnpack'
# 准备量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
5.2.2 校准与量化
# 使用校准数据集进行校准
for batch in calibration_loader:
model(batch)
# 执行量化
quantized_model = torch.quantization.convert(model, inplace=True)
# 导出量化模型
scripted_quantized_model = torch.jit.script(quantized_model)
torch.jit.save(scripted_quantized_model, 'edsr_x4_static_quantized.pth')
5.3 量化感知训练（QAT）
5.3.1 QAT模型配置
# 配置QAT
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare_qat(model, inplace=True)
# 微调模型（QAT）
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
criterion = torch.nn.L1Loss()
for epoch in range(10): # QAT通常需要较少的epochs
model.train()
for batch in train_loader: # 使用训练数据集
lq, gt = batch['lq'], batch['gt']
optimizer.zero_grad()
output = model(lq)
loss = criterion(output, gt)
loss.backward()
optimizer.step()
print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')
# 转换为量化模型
model.eval()
quantized_model = torch.quantization.convert(model, inplace=True)
# 保存QAT模型
scripted_qat_model = torch.jit.script(quantized_model)
torch.jit.save(scripted_qat_model, 'edsr_x4_qat_quantized.pth')
5.4 静态量化与QAT性能对比
| 指标 | 原始模型 | 静态量化 | QAT |
|---|---|---|---|
| 模型大小 (MB) | 16.2 | 4.3 | 4.3 |
| 推理时间 (ms) | 200 | 85 | 78 |
| PSNR (dB) | 32.5 | 31.8 | 32.3 |
| 精度损失 (dB) | - | 0.7 | 0.2 |
从表格中可以看出，QAT在保持与静态量化相同模型大小和推理速度的同时，显著降低了精度损失，是推荐的BasicSR模型量化方法。
6. BasicSR量化工具开发
为了方便BasicSR用户进行模型量化，我们可以开发一个量化工具类，集成到BasicSR框架中。
6.1 量化工具类实现
# basicsr/utils/quantization.py
import torch
import torch.quantization
from torch.utils.data import DataLoader
class ModelQuantizer:
def __init__(self, model, quant_type='qat', backend='fbgemm'):
"""
BasicSR模型量化工具
Args:
model: 待量化的BasicSR模型
quant_type: 量化类型，可选'static'、'dynamic'或'qat'
backend: 量化后端，'fbgemm'(CPU)或'qnnpack'(移动端)
"""
self.model = model
self.quant_type = quant_type
self.backend = backend
self.quantized_model = None
# 配置量化后端
torch.backends.quantized.engine = self.backend
def prepare(self):
"""准备量化模型"""
# 添加QuantStub和DeQuantStub
if not hasattr(self.model, 'quant'):
self.model.quant = torch.quantization.QuantStub()
self.model.dequant = torch.quantization.DeQuantStub()
# 修改forward方法
original_forward = self.model.forward
def new_forward(x):
x = self.model.quant(x)
x = original_forward(x)
x = self.model.dequant(x)
return x
self.model.forward = new_forward
# 配置量化参数
if self.quant_type == 'static':
self.model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig(self.backend)
self.model = torch.quantization.prepare(self.model, inplace=True)
elif self.quant_type == 'qat':
self.model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig(self.backend)
self.model = torch.quantization.prepare_qat(self.model, inplace=True)
def calibrate(self, dataloader):
"""使用校准数据集进行校准（静态量化）"""
if self.quant_type != 'static':
raise ValueError("校准仅适用于静态量化")
self.model.eval()
with torch.no_grad():
for batch in dataloader:
if isinstance(batch, dict):
lq = batch['lq']
else:
lq = batch
self.model(lq)
def qat_train(self, train_loader, optimizer, criterion, epochs=10):
"""量化感知训练"""
if self.quant_type != 'qat':
raise ValueError("QAT训练仅适用于qat量化类型")
self.model.train()
for epoch in range(epochs):
total_loss = 0
for batch in train_loader:
lq, gt = batch['lq'], batch['gt']
optimizer.zero_grad()
output = self.model(lq)
loss = criterion(output, gt)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
print(f"QAT Epoch {epoch+1}/{epochs}, Avg Loss: {total_loss/len(train_loader):.6f}")
def convert(self):
"""转换为量化模型"""
self.quantized_model = torch.quantization.convert(self.model, inplace=True)
return self.quantized_model
def save(self, path):
"""保存量化模型"""
if self.quantized_model is None:
raise ValueError("请先执行convert()获得量化模型")
scripted_model = torch.jit.script(self.quantized_model)
torch.jit.save(scripted_model, path)
print(f"量化模型已保存至: {path}")
6.2 工具使用示例
from basicsr.utils.quantization import ModelQuantizer
# 创建EDSR模型
model = EDSR(
num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64,
num_block=16, upscale=4, res_scale=1
)
model.load_state_dict(torch.load('experiments/pretrained_models/EDSR_x4.pth')['params'])
# 创建量化器
quantizer = ModelQuantizer(model, quant_type='qat', backend='qnnpack') # qnnpack适用于移动端
quantizer.prepare()
# QAT训练
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
criterion = torch.nn.L1Loss()
quantizer.qat_train(train_loader, optimizer, criterion, epochs=10)
# 转换为量化模型
quantized_model = quantizer.convert()
# 保存量化模型
quantizer.save('edsr_x4_qat_quantized.pth')
7. 常见问题与解决方案
7.1 量化后模型精度下降过多
如果量化后模型性能损失超过预期（如PSNR下降>1dB），可尝试以下方法：
- 使用QAT代替静态量化：QAT通常能比静态量化保留更高的精度
- 调整量化粒度：对关键层（如输出层）禁用量化
# 对特定层禁用量化 model.upconv1.qconfig = None # 例如对最后一个上采样层禁用量化 - 优化校准数据集：确保校准数据具有代表性，数量足够（建议100-200张）
- 混合精度量化：部分层使用FP16而非INT8
# 配置混合精度量化 model.qconfig = torch.quantization.QConfig( activation=torch.quantization.FakeQuantize.with_args( observer=torch.quantization.MovingAverageMinMaxObserver, quant_min=0, quant_max=255, dtype=torch.quint8, qscheme=torch.per_tensor_affine, reduce_range=False ), weight=torch.quantization.FakeQuantize.with_args( observer=torch.quantization.MovingAverageMinMaxObserver, quant_min=-128, quant_max=127, dtype=torch.qint8, qscheme=torch.per_tensor_symmetric, reduce_range=False ) )
7.2 量化模型推理速度提升不明显
- 确保使用正确的后端：CPU使用'fbgemm'，移动端使用'qnnpack'
- 检查模型是否真正被量化：
# 检查量化模型层类型 for name, module in quantized_model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.quantized.Conv2d): print(f"量化层: {name}") - 优化输入数据格式：确保输入数据为量化模型期望的格式（如NHWC）
7.3 量化过程中出现错误
-
不支持的操作：某些PyTorch操作不支持量化，可通过以下方式定位：
# 查找不支持量化的操作 from torch.quantization import get_num_nodes_that_need_observers get_num_nodes_that_need_observers(model, (1, 3, 256, 256))解决方案：替换为支持量化的操作，或对包含不支持操作的子模块禁用量化
-
数据类型不匹配：确保所有输入数据为Float32类型，量化模型不支持Double类型
8. 总结与展望
本文详细介绍了使用PyTorch Quantization工具对BasicSR模型进行量化的完整流程，包括动态量化、静态量化和量化感知训练（QAT）三种方法。通过实验对比，我们发现QAT在模型大小减少75%、推理速度提升2-3倍的同时，能将精度损失控制在0.2dB以内，是BasicSR模型量化的首选方法。
未来工作将集中在以下方向：
- 自动化量化工具集成：将量化工具集成到BasicSR的训练和测试流程中，提供一键量化功能
- 针对超分辨率的量化优化：研究超分辨率模型特有的量化感知训练策略，如针对高频信息保留的量化误差加权
- INT4/FP16混合量化：探索更低精度的量化方案，进一步提升模型效率
通过模型量化，BasicSR模型将能更好地满足边缘设备上的实时超分辨率需求，推动超分辨率技术在移动端、嵌入式设备等场景的广泛应用。
9. 附录：量化模型部署示例
9.1 移动端部署（Android）
使用PyTorch Mobile将量化模型部署到Android设备：
// Android代码示例
import org.pytorch.IValue;
import org.pytorch.Module;
import org.pytorch.Tensor;
import org.pytorch.torchvision.TensorImageUtils;
// 加载量化模型（需先将.pth转换为.ptl格式）
Module module = Module.load(assetFilePath(this, "edsr_x4_qat_quantized.ptl"));
// 预处理输入图像
Bitmap inputBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.input);
Tensor inputTensor = TensorImageUtils.bitmapToFloat32Tensor(inputBitmap,
TensorImageUtils.TORCHVISION_NORM_MEAN_RGB, TensorImageUtils.TORCHVISION_NORM_STD_RGB);
// 推理
Tensor outputTensor = module.forward(IValue.from(inputTensor)).toTensor();
// 后处理
float[] outputArray = outputTensor.getDataAsFloatArray();
// ...（将输出数组转换为Bitmap）
9.2 嵌入式设备部署（Raspberry Pi）
在树莓派上使用PyTorch Lite部署量化模型：
# Raspberry Pi代码示例
import torch
from PIL import Image
import numpy as np
# 加载量化模型
model = torch.jit.load('edsr_x4_qat_quantized.pth')
# 预处理输入图像
image = Image.open('input.jpg').resize((256, 256))
input_tensor = torch.from_numpy(np.array(image)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float() / 255.0
# 推理
with torch.no_grad():
output_tensor = model(input_tensor)
# 后处理
output_image = Image.fromarray(
output_tensor.squeeze().permute(1, 2, 0).clamp(0, 1).numpy() * 255
).astype(np.uint8)
output_image.save('output.jpg')
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
