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QAT训练后BN freeze与导出前检查清单

共计 30 章节

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学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与学习路径

课程导入学习目标

量化感知训练（QAT）基础

量化原理 · 伪量化节点 · 训练与推理差异

QAT量化感知训练

BN层在QAT中的作用

BatchNorm原理 · 训练与推理行为差异 · 对量化误差的影响

为什么需要BN freeze

QAT后BN统计量漂移 · 量化模型敏感性 · 精度下降原因

BN freeze的时机

训练收敛判断 · 验证集监控 · 何时触发freeze

BN freeze的标准流程

冻结BN参数 · 固定统计量 · 调整优化器与学习率

BN freeze的代码实现

PyTorch/TensorFlow… · 注意事项

BN freeze后的微调策略

继续训练 · 学习率调整 · 损失函数变化

BN freeze的验证方法

验证集精度 · 校准集表现 · 量化模拟对比

导出前检查清单总览

模型结构 · 权重 · BN状态

导出前检查清单总…模型结构

检查模型结构完整性

层数 · 连接 · 算子类型

检查模型结构完整…层数

检查BN层状态

running_mean/runni… · num_batches_tracke…

检查量化配置

量化后端 · 量化方案（per-tensor/pe… · 对称/非对称

检查量化配置量化后端

检查校准数据

校准集大小 · 代表性 · 预处理一致性

检查校准数据校准集大小

检查模型精度

量化前后精度对比 · BN freeze前后精度对比 · 目标精度阈值

检查模型精度量化前后精度对比

检查模型大小与推理速度

模型文件大小 · 延迟 · 吞吐量

检查模型大小推理速度

检查导出格式

ONNX · TorchScript · TensorRT

检查导出格式ONNX

检查算子支持

目标推理引擎支持的算子列表 · 不支持的算子处理

检查算子支持目标推理引擎支持…

检查动态范围与数值稳定性

激活值范围 · 权重分布 · 异常值检测

检查动态范围数值稳定性

检查多批次一致性

不同batch size下的输出一致… · BN统计量影响

检查多批次一致性batch

基于PyTorch的QAT训练与BN…

案例实战PyTorch

基于TensorFlow的QAT与B…

案例实战TensorFlow

从QAT到ONNX导出并部署到Ten…

案例实战QAT

BN freeze后精度反而下降的原…

导出后模型输出与原始模型不一致的排查…

常见问题导出后模型输出

量化模型在特定硬件上性能不佳的调优技…

常见问题量化模型

自动化检查脚本设计 · CI/CD集成 · 模型版本管理

综合提升自动化检查脚本设…

多模型 · 多硬件场景下的检查清单扩展与定制

综合提升多模型

QAT与BN freeze的最新研究…

综合提升QAT

核心要点回顾 · 常见误区 · 实践建议与后续学习资源

课程总结核心要点回顾