深度学习量化是通过降低模型参数精度来优化模型性能的技术，常用于移动端部署与能效提升。以下是核心要点：
1. 量化原理 🧠
- 将浮点数（如32位）转换为低精度表示（如8位整型）
- 保留模型精度的同时减少计算量与内存占用
- 常见类型：post-training quantization（训练后量化）和quantization-aware training（量化感知训练）
2. 实施步骤 ✅
- 模型转换：使用工具（如TensorRT、ONNX）将模型导出为量化格式
- 校准：收集输入数据统计信息以确定量化范围
- 部署：在目标设备上运行量化后的模型
- 优化：通过混合精度量化进一步提升效率
3. 应用场景 🚀
- 移动端与嵌入式设备部署（如手机、IoT）
- 边缘计算与实时推理
- 降低模型存储与传输成本
4. 学习资源 📚
- 深入理解模型压缩技术
- PyTorch官方量化指南：https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html
- 量化感知训练实战代码：GitHub仓库
通过量化，AI模型可在保持性能的同时实现轻量化部署。如需进一步了解，可点击上方链接深入学习！