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# #PTQ、QAT简介

依据是否要对量化后的参数进行调整，我们可以将量化方法分为训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。 这两种方法的操作区别如下图所示（图左为PTQ，图右为QAT）：

训练后量化 PTQ 是使用一批校准数据对训练好的模型进行校准，将训练过的FP32模型直接转换为定点计算的模型，过程中无需对原始模型进行任何训练。 只对几个超参数调整就可完成量化过程，且过程简单快速，无需训练，因此此方法已被广泛应用于大量的端侧和云侧部署场景，我们优先推荐您尝试PTQ方法来查看是否满足您的部署精度和性能要求 。

量化感知训练 QAT 是将训练过的模型量化后又再进行重训练。由于定点数值无法用于反向梯度计算，实际操作过程是在某些op前插入伪量化节点（fake quantization nodes），用于在训练时获取流经该op的数据的截断值， 便于在部署量化模型时对节点进行量化时使用。我们需要在训练中通过不断优化精度来获取最佳的量化参数。由于它需要对模型进行训练，对操作人员技术要求较高。

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