我想减小目标检测模型的大小。为此，我尝试使用pytorch-mobile优化器优化了Faster R-CNN模型进行目标检测，但生成的.pt zip文件与原始模型的大小相同。

我使用了以下代码

import torchimport torchvisionfrom torch.utils.mobile_optimizer import optimize_for_mobilemodel = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)model.eval()script_model = torch.jit.script(model)from torch.utils.mobile_optimizer import optimize_for_mobilescript_model_vulkan = optimize_for_mobile(script_model, backend='Vulkan')torch.jit.save(script_model_vulkan, "frcnn.pth")

回答：

你需要先对模型进行量化，
请按照这里的步骤进行，
然后使用这些方法

from torch.utils.mobile_optimizer import optimize_for_mobilescript_model_vulkan = optimize_for_mobile(script_model, backend='Vulkan')torch.jit.save(script_model_vulkan, "frcnn.pth")

编辑：

对resnet50模型进行量化的过程

import torchvisionmodel = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)import osimport torchdef print_model_size(mdl):    torch.save(mdl.state_dict(), "tmp.pt")    print("%.2f MB" %(os.path.getsize("tmp.pt")/1e6))    os.remove('tmp.pt')print_model_size(model) # 将打印原始模型大小backend = "qnnpack"model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig(backend)torch.backends.quantized.engine = backendmodel_static_quantized = torch.quantization.prepare(model, inplace=False)model_static_quantized = torch.quantization.convert(model_static_quantized, inplace=False)print_model_size(model_static_quantized) ## 将打印量化后的模型大小