模型量化将模型的参数离散化，原本32bit的浮点数被映射到8bit的整数上，模型的大小压缩4倍左右；将计算层的输入进行离散化，原本32bit浮点数的乘加操作变为8bit的整数乘加操作，减少了模型推理的计算量，在cpu上能够有2到3倍的速度提升，在DSP上能够有10倍左右的速度提升。

        对于量化效果的提升，华为海思部门给出了更改caffe框架、使用量化库进行网络finetune的方法。鉴于caffe训练框架更新维护不够，pytorch框架使用较多的情况，笔者写了基于pytorch的NNIE量化感知训练包nnieqat，方便进行量化感知训练和部署。

nnieqat 安装方便，直接 pip install 后加载模块进行使用， 训练过程中使用四个函数 register_quantization_hook 、merge_freeze_bn、 quant_dequant_weight、 unquant_weight ，增加不到10行代码就可以方便的进行nnie量化感知训练。

四个函数分别对应的功能如下：

• register_quantization_hook: 为需要量化的层添加了register_forward_pre_hook, register_forward_hook，进行权重量化和激活量化。

• merge_freeze_bn：合并convolution层和batchnorm层，并固定batchnorm参数防止出现训练不稳定现象。

• quant_dequant_weight：使用量化反量化后的权重。

• unquant_weight：使用原始的权重。