剪枝与量化_剪枝和量化的区别

剪枝就是将训练好的「大模型」的不重要的通道删除掉，在几乎不影响准确率的条件下对网络进行加速。而量化就是将浮点数（高精度）表示的权重和偏置用低精度整数（常用的有int8）来近似表示。

量化计算的验证：

用一层3x3网络验证量化计算，步骤如下：

1. 提取网络参数，包括weight的value,zero_point,量化值和scale；
2. 输入四张图片，将其转换成uint8 ；
3. 进行卷积计算（定点） 然后再转换回浮点。 

一定要注意几个scale的作用：quan.scale和quan.zero_point是对输入的量化。这里需要注意输入是否做了归一化。原始输入是0-255（x），归一化后将会变成0-1。量化后又将变成0-255（y），x和y并不相同。量化采用每通道量化，而不是每tensor量化，因此精度更高，通道指的是输出通道。注意，weight和bias使用的是int8，而activate层用的是uint8。代码如下： #构造输入的量化tensor #构造参数的量化tensor #利用量化tensor做卷积和激活 #生成新的量化tensor #和推断的结果做对比。（理论上应该是完全一样的）

一共有三个scale和三个zero_point，因为weight为对称量化，因此可忽略不计，zero_point将只剩下两个。 FPGA计算全部都是定点计算。 bias讲首先量化成16bit的数（int16），量化方式是将其扩大1/(a*b)倍，输入将被量化成uint8，采用的方式是x/a+zero_point 输入和weight进行卷积后加上bias，激活之后重新量化成uint8。