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深度学习框架：MXNet二次开发_（12）.MXNet模型的量化与压缩.docx

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    MXNet模型的量化与压缩

    1.量化的基本概念

    1.1量化的作用

    量化是指将深度学习模型中的浮点数参数转换为低精度的整数表示。这种转换可以显著减少模型的存储空间和推理时的计算量，从而提高模型在资源受限环境下的性能。量化通常用于将32位浮点数（FP32）转换为8位整数（INT8）或16位浮点数（FP16）。

    1.2量化的方法

    量化方法主要分为两大类：后训练量化和量化感知训练。

    后训练量化：在模型训练完成后进行量化。这种方法通常比较快速，但可能会导致模型性能的下降。

    量化感知训练：在训练过程中引入量化操作，使得模型在训练时就能适应低精度的表示。这种方法

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