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下面我将以 MNIST 手写数字识别模型为例，从 剪枝 (Pruning) 和 量化 (Quantization) 两个常用方法出发，提供一套可实际动手操作的模型优化流程。此示例基于 TensorFlow/Keras 环境，示范如何先训练一个基础模型，然后对其进行剪枝和量化，最后验证优化后的模型性能。

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目录

1. 整体流程概览
2. 模型剪枝 (Pruning)
   1. 安装依赖库
   2. 修改训练脚本实现剪枝
   3. 如何运行剪枝脚本
   4. 检查与验证剪枝后模型
3. 模型量化 (Quantization)
   1. 原理与应用场景
   2. 在脚本中添加量化步骤
   3. 运行量化脚本
   4. 验证量化后模型
4. 常见问题与建议
5. 总结

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1. 整体流程概览

在之前博客中已经可以训练一个基础 MNIST 模型(train_mnist.py)并成功获得 mnist_model.h5 的前提下，通常会按照以下顺序进行优化：

在模型训练好后，可以在mnist_project文件夹下找到mnist_model.h5，如下：

1. 剪枝 (Pruning)：减小模型大小、去除不重要的权重，生成 pruned_mnist_model.h5。
2. （可选）量化 (Quantization)：将浮点模型转化为 INT8 等低比特模型，大幅减小模型体积，并提升推理速度，生成 mnist_model_quant.tflite。

在此过程中，我们需要：

• 修改已有脚本或新增脚本来执行剪枝和量化的操作。
• 确保虚拟环境已安装必要库（tensorflow-model-optimization、tensorflow-lite等）。
• 反复验证模型的大小、推理速度、准确率，找到最适合部署需求的平衡点。

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2. 模型剪枝 (Pruning)

2.1 安装依赖库

• TensorFlow Model Optimization Toolkit：其中包含 tfmot.sparsity.keras 模块，可用于剪枝、量化感知训练等。

在激活的虚拟环境（tf_env 等）下，输入：

pip install tensorflow-model-optimization

如果已经安装过，可以跳过此步骤；若版本较旧，建议 pip install --upgrade tensorflow-model-optimization。

2.2 修改训练脚本实现剪枝

这里给出的示例代码可放在一个新的脚本（如 prune_mnist.py），或者在原 train_mnist.py 中替换。示例如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow_model_optimization as tfmotdef main():# 1. 加载 MNIST 数据集(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()# 2. 数据预处理x_train = x_train.astype("float32") / 255.0x_test  = x_test.astype("float32") / 255.0x_train = x_train.reshape(-1, 28 * 28)x_test  = x_test.reshape(-1, 28 * 28)# 3. 定义剪枝参数pruning_params = {# PolynomialDecay 让剪枝率从 initial_sparsity 到 final_sparsity 逐渐增加'pruning_schedule': tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay(initial_sparsity=0.0,     # 初始剪枝率 (0%)final_sparsity=0.5,       # 最终剪枝率 (50%)begin_step=0,             # 剪枝开始 stepend_step=np.ceil(len(x_train) / 64).astype(np.int32) * 5# end_step: 这里相当于 epochs * (训练集样本数 / batch_size))}# 4. 构建剪枝后的模型#   - 先定义一个包含1~2层的网络#   - 使用 prune_low_magnitude 对最后一层进行剪枝封装model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'),**pruning_params)])# 5. 编译模型model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 6. 设置剪枝回调#    - UpdatePruningStep：在每个批次/epoch后更新剪枝进度#    - PruningSummaries：可选，将剪枝信息写入到指定 log_dir，配合 TensorBoard 查看callbacks = [tfmot.sparsity.keras.UpdatePruningStep(),tfmot.sparsity.keras.PruningSummaries(log_dir='logs')]# 7. 训练模型#    - epochs=5 可以根据需要加大或减少history = model.fit(x_train, y_train,epochs=5,batch_size=64,validation_split=0.1,callbacks=callbacks)# 8. 模型评估test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)print(f"\n测试集上的准确率: {test_acc:.4f}")# 9. 保存剪枝后的模型#    - 先使用 strip_pruning 去除剪枝包装器，得到最终“瘦身”模型final_model = tfmot.sparsity.keras.strip_pruning(model)final_model.save("pruned_mnist_model.h5")# 10. 可视化训练过程plot_history(history)def plot_history(history):"""可视化训练曲线"""acc = history.history['accuracy']val_acc = history.history['val_accuracy']loss = history.history['loss']val_loss = history.history['val_loss']epochs_range = range(len(acc))plt.figure(figsize=(12, 4))# 绘制准确率曲线plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(epochs_range, acc, label='训练准确率')plt.plot(epochs_range, val_acc, label='验证准确率')plt.legend(loc='lower right')plt.title('训练和验证准确率')# 绘制损失曲线plt.subplot(1, 2, 2)plt.plot(epochs_range, loss, label='训练损失')plt.plot(epochs_range, val_loss, label='验证损失')plt.legend(loc='upper right')plt.title('训练和验证损失')plt.show()if __name__ == "__main__":main()

代码要点：

1. tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay：定义从 0% 到 50% 的剪枝率逐渐增加的策略。
2. prune_low_magnitude(...)：对目标层进行剪枝包装。可以只对某些关键层做剪枝，也可对网络所有层做封装。
3. strip_pruning(...)：剪枝训练完后，需要去掉剪枝相关的“假”节点，才能得到真正稀疏的权重以减小体积。

2.3 如何运行剪枝脚本

1. 确保已经训练过一个基础模型（可选，如果想微调原模型）；或者像示例这样直接在脚本里构建一个新的网络。
2. 打开 Anaconda Prompt（或终端），激活虚拟环境：

   conda activate tf_env
   

3. 导航到脚本所在目录：

   cd C:\Users\FCZ\Desktop\Projects\mnist_project
   

4. 运行脚本：

   python prune_mnist.py
   

训练过程结束后，会打印出测试集准确率，并在目录下生成 pruned_mnist_model.h5。

2.4 检查与验证剪枝后模型

1. 模型体积：相较原始不剪枝模型，pruned_mnist_model.h5 通常会更小，但因 HDF5 格式本身包含稀疏权重的表示方式，实际文件大小并不总是线性减少。关键是剪枝会让权重矩阵变得稀疏，后续可以配合特定框架（如 STM32Cube.AI）进行再处理。
2. 准确率：可能略有降低，一般会在 0.97～0.98 附近。若下降过多，可调整 final_sparsity (如从 0.5 改为 0.3) 或增加微调 epochs。
3. 后续可做量化：将剪枝后模型再进行量化，可实现进一步体积和推理速度的提升。

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3. 模型量化 (Quantization)

3.1 原理与应用场景

• 量化：把模型中的权重（和激活）从 float32 转化成 int8、float16 等低位格式，典型方式是使用 TensorFlow Lite 的离线量化。
• 适用场景：需要在嵌入式或移动端部署，同时希望降低模型大小和加速推理。
• 代价：可能带来少量精度损失。如果需要减小精度损失，可用量化感知训练（QAT）。

3.2 在脚本中添加量化步骤

当我们在 train_mnist.py 训练完基础模型后，在prune_mnist.py完成剪枝操作后，接下来完成量化操作，编写单独脚本 quantize_mnist.py：将 训练、剪枝、量化 三个步骤整合在一起

"""
quantize_mnist.py
-----------------
在同一个脚本中完成:
1. MNIST 基础模型训练
2. 剪枝 (Pruning)
3. 量化 (Quantization)依赖:- tensorflow>=2.5- tensorflow-model-optimization- numpy, matplotlib (可选, 用于可视化)
"""import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow_model_optimization as tfmotdef load_mnist_data():"""加载 MNIST 数据，并做基本预处理。"""(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()x_train = x_train.astype("float32") / 255.0x_test  = x_test.astype("float32") / 255.0# 展开 28x28 -> 784x_train = x_train.reshape(-1, 28 * 28)x_test  = x_test.reshape(-1, 28 * 28)return (x_train, y_train), (x_test, y_test)def create_base_model():"""构建一个简单的全连接 MNIST 模型。"""model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])return modeldef plot_history(history, title_prefix=""):"""可视化训练曲线"""acc = history.history['accuracy']val_acc = history.history['val_accuracy']loss = history.history['loss']val_loss = history.history['val_loss']epochs_range = range(len(acc))plt.figure(figsize=(12, 4))# 准确率曲线plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(epochs_range, acc, label='训练准确率')plt.plot(epochs_range, val_acc, label='验证准确率')plt.legend(loc='lower right')plt.title(f'{title_prefix} 训练和验证准确率')# 损失曲线plt.subplot(1, 2, 2)plt.plot(epochs_range, loss, label='训练损失')plt.plot(epochs_range, val_loss, label='验证损失')plt.legend(loc='upper right')plt.title(f'{title_prefix} 训练和验证损失')plt.show()def main():# =======================================# 1. 数据准备# =======================================(x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_mnist_data()# =======================================# 2. 训练基线模型# =======================================print("\n--- 步骤1: 训练基线模型 ---")base_model = create_base_model()base_model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])history_base = base_model.fit(x_train, y_train,epochs=5,batch_size=64,validation_split=0.1)test_loss_base, test_acc_base = base_model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)print(f"基线模型测试集准确率: {test_acc_base:.4f}")# 可视化基线模型训练过程plot_history(history_base, title_prefix="基线模型")# 保存基线模型base_model.save("mnist_model.h5")# =======================================# 3. 剪枝 (Pruning)# =======================================print("\n--- 步骤2: 剪枝模型 ---")# 定义剪枝参数：从0%渐增到50%的剪枝率pruning_params = {'pruning_schedule': tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay(initial_sparsity=0.0,final_sparsity=0.5,begin_step=0,end_step=np.ceil(len(x_train) / 64).astype(np.int32) * 5)}# 用之前的 base_model 权重来构造可剪枝模型# 也可直接对 base_model 做 prune_low_magnitude，但这里分开写更清晰pruned_model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'),**pruning_params)])# 把 base_model 的第一层权重复制到 pruned_model 第1层pruned_model.layers[0].set_weights(base_model.layers[0].get_weights())# 编译可剪枝模型pruned_model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 设置回调：更新剪枝步数 + 记录日志callbacks = [tfmot.sparsity.keras.UpdatePruningStep(),tfmot.sparsity.keras.PruningSummaries(log_dir='logs')]history_pruned = pruned_model.fit(x_train, y_train,epochs=3,          # 可以适当增加训练轮数batch_size=64,validation_split=0.1,callbacks=callbacks)test_loss_pruned, test_acc_pruned = pruned_model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)print(f"剪枝后模型测试集准确率: {test_acc_pruned:.4f}")plot_history(history_pruned, title_prefix="剪枝模型")# strip_pruning: 得到真正稀疏的权重final_pruned_model = tfmot.sparsity.keras.strip_pruning(pruned_model)final_pruned_model.save("pruned_mnist_model.h5")# =======================================# 4. 量化 (Quantization)# =======================================print("\n--- 步骤3: 量化剪枝后模型 (PTQ) ---")# 您也可以对 base_model 做量化，这里演示对 剪枝后的模型 做量化converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(final_pruned_model)converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]# 如需要 representative_dataset 来校准，可添加:# converter.representative_dataset = ...# 转换为 TFLitetflite_quant_model = converter.convert()# 保存量化后的 TFLite 文件with open('pruned_mnist_model_quant.tflite', 'wb') as f:f.write(tflite_quant_model)print("量化后的剪枝模型已保存: pruned_mnist_model_quant.tflite")# 如有需要，可使用 tflite interpreter 测试推理# 这里仅演示到生成 TFLite 文件即可if __name__ == "__main__":main()

注意：

• 量化完成后，记得在 PC 或嵌入式设备上进行推理测试，查看最终精度。

3.3 运行量化脚本

1. 依旧在 Anaconda Prompt 中激活环境：conda activate tf_env
2. 导航到脚本所在目录
3. 执行： python quantize_mnist.py
4. 观察输出：若无异常，脚本会提示 "量化后的模型已保存为 mnist_model_quant.tflite"。

• 
• 训练基线模型：训练 5 轮得到 mnist_model.h5。
• 剪枝模型：基于基线模型的权重进行剪枝，训练 3 轮得到 pruned_mnist_model.h5。
• 量化模型：将剪枝后的模型转换为 .tflite 格式，并保存为 pruned_mnist_model_quant.tflite。

• 结果文件

•          mnist_model.h5：基线模型（未剪枝、未量化）。

     pruned_mnist_model.h5：剪枝后且 strip_pruning 的 Keras 模型。

     pruned_mnist_model_quant.tflite：剪枝后再量化的 TFLite 模型，通常体积最小，速度也更快（具体依赖硬件支持）。

总结

接下来对优化后的模型进行验证，验证方法：

• 在脚本运行过程中会输出基线模型和剪枝模型的测试集准确率。
• .tflite 文件可以用 TFLite Interpreter 或 STM32Cube.AI 进行推理测试，查看最终精度和性能。