【YOLO目标检测全栈实战】52 YOLO模型剪枝与量化：让模型瘦身80%还能保持精度

开篇前，我先问你一个问题：你有没有遇到过这样的场景——在Jetson Nano上跑YOLOv8s，帧率只有可怜的8FPS，模型加载要5秒，推理时GPU风扇呼呼响，结果还经常因为显存爆掉而崩溃？

我上周就帮一个做智能门禁的团队调试这个问题，他们的模型在PC上跑得挺欢，一上嵌入式设备就成了“老爷车”。

更扎心的是，他们试过直接调小模型（从YOLOv8s换成YOLOv8n），精度从82%掉到了74%，客户当场拍桌子说“人脸都认不准还敢叫门禁？”这就是今天我们要解决的问题：如何在不损失或极少损失精度的情况下，让模型体积缩小80%，推理速度提升3倍以上？

痛点拆解：为什么你的模型“减肥”总失败？

先看一个典型错误做法——很多同学以为剪枝就是直接砍掉一些卷积层，或者把权值小的通道直接删掉。我见过有人这样写：

# 反例：暴力剪枝importtorchimporttorch.nn.utils.pruneasprune model