神经网络模型量化（Quantization）

模型部署系列文章目录

##模型优化系列文章

模型量化
模型压缩

提示：根据作者认知及理解加深，博文会迭代更新，目前贴出来的难免有纰漏，希望能够与读者互动改进

---

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

---

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、模型量化（Quantization）概念

模型量化能够减少模型的大小，进而优化内存的使用，及访问速度。

二、模型量化方法

1. 训练后量化（PTQ/Post Traning Quantization）

1.1 静态量化

1.1.1 per Tensor量化

1.1.2 per layer量化

1.1.3 per channel量化

1.2 动态量化

动态量化是权重被提前量化，而activation在推理过程中动态量化。
应用场景：模型执行时间主要由从内存中加载权重而不是计算矩阵乘法来决定。

2. 量化感知训练（QAT/Quantization Aware Training）