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docs/zh_cn/FAQ/quantization_FAQ.md

+## 量化FAQ
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+1. 量化训练或者离线量化后的模型体积为什么没有变小？
+2. 量化训练或者离线量化后的模型使用fluid加载为什么没有加速？怎样才能加速？
+3. 该怎么设置适合的量化配置？
+4. 离线量化出现'KeyError: '报错
+5. 离线量化或者量化训练时出现CUDNN或者CUDA错误
+6. 量化训练时loss是nan
+7. cpu上跑量化后的模型出nan
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+#### 1. 量化训练或者离线量化后的模型体积为什么没有变小？
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+答：这是因为量化后保存的参数是虽然是int8范围，但是类型是float。这是由于fluid没有int8 kernel, 为了方便量化后验证量化精度，必须能让fluid能够加载。
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+#### 2. 量化训练或者离线量化后的模型使用fluid加载为什么没有加速？怎样才能加速？
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+答：这是因为量化后保存的参数是虽然是int8范围，但是类型是float。fluid并不具备加速量化模型的能力。量化模型必须配合使用预测库才能加速。
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+- 如果量化模型在ARM上线，则需要使用[Paddle-Lite](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/index.html).
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+    -  Paddle-Lite会对量化模型进行模型转化和优化，转化方法见[链接](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/model_quantization.html#paddle-lite)。
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+    - 转化之后可以像非量化模型一样使用[Paddle-Lite API](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/tutorial.html#lite)进行加载预测。
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+- 如果量化模型在GPU上线，则需要使用[Paddle-TensorRT 预测接口](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/advanced_guide/performance_improving/inference_improving/paddle_tensorrt_infer.html).
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+    - 和非量化模型的区别在于以下参数设置：
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+```python
+config->EnableTensorRtEngine(1 << 20      /* workspace_size*/,  
+                        batch_size        /* max_batch_size*/,  
+                        3                 /* min_subgraph_size*/,
+                        AnalysisConfig::Precision::kInt8 /* precision*/,
+                        false             /* use_static*/,
+                        false             /* use_calib_mode*/);
+```
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+-  如果量化模型在x86上线，需要使用[INT8 MKL-DNN](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/fluid/contrib/slim/tests/QAT_mkldnn_int8_readme.md)
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+    - 首先对模型进行转化，可以参考[脚本](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/fluid/contrib/slim/tests/save_qat_model.py)
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+    - 转化之后可使用预测部署API进行加载。比如[c++ API](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/advanced_guide/inference_deployment/inference/native_infer.html)
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+#### 3. 该怎么设置适合的量化配置？
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+- 首先需要考虑量化模型上线的平台
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+   | 平台             | 支持weight量化方式             | 支持activation量化方式                | 支持量化的OP                                                 |
+   | ---------------- | ------------------------------ | ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
+   | ARM(Paddle-Lite) | channel_wise_abs_max， abs_max | moving_average_abs_max，range_abs_max | conv2d, depthwise_conv2d, mul                                |
+   | x86(MKL-DNN)     | abs_max                        | moving_average_abs_max，range_abs_max | conv2d, depthwise_conv2d, mul, matmul                        |
+   | GPU(TensorRT)    | channel_wise_abs_max           | moving_average_abs_max，range_abs_max | mul, conv2d, pool2d, depthwise_conv2d, elementwise_add, leaky_relu |
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+- 部分层跳过量化
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+   如果量化后精度损失较大，可以考虑跳过部分对量化敏感的计算不量化，比如最后一层或者attention计算。
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+#### 4. 离线量化出现'KeyError: '报错
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+答： 一般是reader没写对，导致离线量化是前向一次没跑，没有收集到中间的激活值。
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+#### 5. 离线量化或者量化训练时出现CUDNN或者CUDA错误
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+答：因为离线量化或者量化训练并没有涉及到对cuda或者cudnn做修改， 因此这个错误一般是机器上的cuda或者cudnn版本和Paddle所需的cuda或者cudnn版本不一致。
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+#### 6. 量化训练时loss是nan
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+答：需要适当调小学习率。如果小学习率依然不能解决问题，则需要考虑是否某些层对量化敏感，需要跳过量化，比如attention.
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+#### 7. cpu上跑量化后的模型出nan
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+答：可查看使用的paddle版本是否包含[pr](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/22966)， 该pr修复了在对几乎是0的tensor进行量化时的bug。

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