我想对我训练的yolov8s模型进行量化，请你给我代码

YOLOv8s是一种流行的物体检测模型，通常用于实时应用。将模型从浮点数精度转换为量化精度，也就是常说的模型量化，可以提高模型的速度和内存效率，尤其是在部署到资源有限的设备上。量化通常涉及到整型数据类型的使用，如INT8。

量化过程包括模型前向传播的固定点运算和动态范围调整。以下是一个基本的PyTorch Quantization API的示例，展示了如何量化预训练的YOLOv8s模型：

import torch.quantization as qt

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov8s')

# 将模型设置为半精度训练模式
model.train()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')  # 使用默认的QAT配置

# 应用量化
quant_model = torch.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)  # 针对Linear层量化

# 检查量化后的模型
print(quant_model)

# 保存量化后的模型
torch.jit.save(quant_model, 'yolov8s_quantized.pt')

请注意，实际操作可能需要根据你的项目需求和具体的框架（例如TensorRT、ONNX等）进行调整。另外，在量化之前，确保你的模型在CPU或GPU上进行了充分的训练，并且测试了其性能和精度损失。