onnxruntime.quantization中的quantize_static应该怎么使用

`quantize_static` 是 ONNX Runtime 中用于对模型进行离线量化的函数。它可以将浮点数模型转换为固定点数模型，从而在保持模型准确度的前提下减小模型的大小和计算量。

具体使用方法如下：

import onnx
import onnxruntime
from onnxruntime.quantization import quantize_static, QuantType

# 加载模型
model_path = "path/to/your/model.onnx"
model = onnx.load(model_path)

# 定义量化参数
quant_type = QuantType.QInt8  # 指定量化类型
calibration_data = "path/to/your/calibration/data"  # 用于量化的校准数据
output_model_path = "path/to/save/quantized/model.onnx"  # 量化后的模型保存路径

# 执行离线量化
quantized_model = quantize_static(model, quant_type, calibration_data, output_model_path)

其中，`QuantType` 是 ONNX Runtime 中预定义的量化类型，包括 `QInt8`、`QUInt8`、`QInt16`、`QUInt16` 四种。`calibration_data` 是用于量化的校准数据，可以是一个 NumPy 数组或者一个包含多个样本的迭代器。`output_model_path` 是量化后的模型保存路径。

需要注意的是，ONNX Runtime 中的离线量化只支持部分算子，不支持所有算子。因此在量化模型之前需要先检查模型中是否有不支持的算子。此外，离线量化只适用于 CPU 环境，如果需要在 GPU 上运行量化后的模型，需要先将模型转换为 CUDA 或 ROCm 执行提供的量化算子。