Pytorch量化感知训练
参考博客：Pytorch量化感知训练
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量化感知训练（Quantization Aware Training）是在模型中插入
伪量化模块（fake_quant module）模拟量化模型在推理过程中进行的舍入（rounding）和钳位（clamping）操作，从而在训练过程中提高模型对量化效应的适应能力，获得更高的量化模型精度 。 -
在这个过程中，所有计算（包括模型正反向传播计算和伪量化节点计算）都是以浮点计算实现的，在训练完成后才量化为真正的int8模型。
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Pytorch官方从1.3版本开始提供量化感知训练API，只需修改少量代码即可实现量化感知训练。
Step1：修改模型
- 在模型输入前加入
QuantStub()，在模型输出后加入DeQuantStub()。目的是将输入从float32量化为int8，将输出从int8反量化为float32。
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# Part1：插入节点
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