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模型量化入门：从浮点模型到低比特表示 - 地平线智能驾驶开发者

地平线智能驾驶开发者博客园 2026-09-06 14:58 7 浏览

【摘要】本文介绍了模型量化技术，旨在降低深度学习模型在资源受限设备上的部署复杂度。从FP32到INT8的转换可减少75%存储并提升推理效率。核心在于通过Scale（和Zero Point）建立浮点与整数空间的映射，实现量化与反量化，同时分析了量化带来的信息损失及后续PTQ、QAT方法的优化空间。阅读全文

阅读原文：https://www.cnblogs.com/horizondeveloper/p/22863024

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