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模型量化是 [PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim) 的特色功能之一,支持动态和静态两种量化训练方式,对权重全局量化和 Channel-Wise 量化,同时以兼容 Paddle-Lite 的格式保存模型。 模型量化是 [PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim) 的特色功能之一,支持动态和静态两种量化训练方式,对权重全局量化和 Channel-Wise 量化,同时以兼容 Paddle-Lite 的格式保存模型。
[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas) 使用该量化工具,量化了78.9%的mobilenet_v3_large_x1_0的蒸馏模型, 量化后SD855上预测速度从19.308ms加速到14.395ms,存储大小从21M减小到10M, top1识别准确率75.9%。 [PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas) 使用该量化工具,量化了78.9%的mobilenet_v3_large_x1_0的蒸馏模型, 量化后SD855上预测速度从19.308ms加速到14.395ms,存储大小从21M减小到10M, top1识别准确率75.9%。
具体的训练方法可以参见 [PaddleSlim 量化训练](https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/quick_start/quant_aware_tutorial.html) 具体的训练方法可以参见 [PaddleSlim 量化训练](../../../deploy/slim/quant/README.md)
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