基于pytorch实现模型量化压缩

一 、前言

在模型的量化压缩过程中，一般包括以下步骤：

模型剪枝：通过去除网络中一些不必要的连接及其对应的参数，来减小模型的大小和复杂度，从而提高模型的计算速度和运行效率。

参数量化：将原始的浮点型参数转化为量化参数，通常是8位或16位的定点数或整数类型。这样可以减少模型的存储空间和计算复杂度，并提高模型的运行速度。

权重共享：对于深度神经网络中具有相同权重的层，可以共享他们的权重。这样可以进一步减少模型的参数数量，降低计算复杂度，提高模型的运行速度。

网络层融合：将多个网络层合并成一个，以减少参数数量和计算复杂度。例如将卷积层和池化层融合成一个卷积层。

综上所述，通过剪枝、量化、共享和融合等方法来实现模型的量化压缩，可以有效地减少模型的大小和计算复杂度，从而提高模型的运行速度和效率。

二、实现过程

本文是一个基于PyTorch框架实现的MNIST手写数字识别模型，并使用了torch.quantization模块来将模型量化为INT8数据类型。具体实现代码如下：

import torch
import