int8量化

感觉深度学习在移动端的全面开花就在这两年了，其实感觉已经开始开花了。

先说说量化是怎么一回事，目前我们在caffe, tensorflow等框架上训练模型（前向和反向）都是使用float 32的，与int 8相比，所需储存空间更大，但是精度更好。

量化目前来讲，有两种方式，一种是通过训练量化finetune原来的模型，另一种是直接对模型和计算进行量化。这篇文章先来讲不使用finetune，直接对训练完毕的模型进行进行量化。

在深度学习中，对float 32进行int 8量化，使其模型尺寸更小、推断更快、耗电更低。唯一的缺点，模型精度会下降。

先比较一下，float 32 和 int 8有什么区别

Dynamic Range（两种数据类型的数值范围）

FP32 -3.4 x 10^38 ~ +3.4 x 10^38

INT8 -128 ~ +127

其实量化过程很简单，更高精度的向低精度的范围进行映射。

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