网络模型工程化部署，量化技巧梳理汇总！

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以下 文 章来源于微信公众号：集智书童 作者：小书童 链接： https://mp.weixin.qq.com/s/yMw9P8P77ZYhkenRE1d0yA 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 在嵌入式或移动设备上部署神经网络，仍然具有挑战性，因为它对计算和内存存储造成了巨大负担。 本文作者提出了PTQ量化的黄金准则，作者在ImageNet上评估并证实了方法的有效性。值得注意的是，在多种网络上，方法同样有效，希望对大家有帮助。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.07080 深度神经网络在广泛的任务中被证明是有效的。然而，它们高昂的计算和内存成本使得在资源受限的设备上部署它们不切实际。为了解决这个问题，已经提出了量化方案来减少内存占用并提高推理速度。虽然已经提出了许多量化方法，但它们缺乏对其有效性的系统分析。 为了弥补这一空白，作者收集并改 ………………………………