ONNX动态量化后，如果继续使用TensorRT Engine，还需要继续量化吗?

在使用ONNX Runtime进行动态量化（quantize_dynamic）后，生成的ONNX模型已经是量化模型（通常是INT8精度）。如果你计划将这个量化后的ONNX模型转换为TensorRT引擎（TensorRT Engine），是否需要进一步量化取决于以下情况：

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1. ONNX动态量化与TensorRT量化的关系

• ONNX动态量化：将模型权重和激活值从浮点（FP32）量化为低精度（如INT8），以减少计算量和内存占用。
• TensorRT量化：TensorRT也支持INT8量化，但它有自己的量化工具和校准过程。

如果ONNX模型已经通过quantize_dynamic量化，TensorRT可以直接加载这个量化模型，并尝试将其转换为TensorRT引擎。但TensorRT可能会对量化模型进行进一步优化或重新校准。

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2. 是否需要继续量化

• 如果ONNX模型已经量化：通常情况下，TensorRT会直接使用ONNX模型中的量化信息，不需要重新量化。但TensorRT可能会对量化参数进行微调或优化。
• 如果ONNX模型未量化：则需要使用TensorRT的量化工具（如INT8校准）对模型进行量化。

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