大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用17-pytorch框架下模型int8,fp32量化技巧，Int8和fp32量化都是一种模型优化方法，Int8和fp32量化的主要目的是减少神经网络模型的计算量和内存占用，从而提高模型的推断速度和效率，尤其是在移动设备等资源有限的环境下。Int8量化可以将神经网络中所有的权重和激活值转换成8位整数进行表示，从而实现内存占用的大幅减少；fp32量化可以将权重和激活值转换成32位浮点数的固定点表示，也能减少内存占用和计算量，同时更加精确地表示数值。通过对神经网络模型进行量化优化，可以提高模型在实际使用中的响应速度和效率，并且能够在一定程度上避免过度拟合的问题。
一、Int8量化和fp32量化
Int8量化（8位整数量化）是指将网络中的所有权重和激活值转换成8位整数表示，从而减少模型的计算量和内存占用。这样可以提高模型在移动设备上的执行速度和效率，同时减少内存占用。
fp32量化（32位浮点数量化）是指将权重和激活值转换为32位浮点数的固定点表示，从而减少内存占用和计算量。这种量化不同于Int8量化，因为它使用浮点数，所以可以更加精确地表示数值，但同时也需要更多的内存。
二、Int8量化和fp32量化代码样例
我们用PyTorch框架的示例代码，展示了如何对预训练的ResNet152模型进行int8、fp16和fp32量化，并使用量化后的模型进行图像分类预测。首先，确保已经安装了PyTorch和torchvision库。代码中使用time_it装