.onnx 模型量化

ONNX模型量化是指将已经训练好的ONNX模型进行压缩和优化，以降低模型的存储空间和计算资源需求，同时保持模型的精度和性能。量化可以通过减少浮点数的位数来实现，例如将浮点数转换为整数或低精度浮点数。

根据引用，可以使用基于Python的TensorRT库进行ONNX模型量化。TensorRT是英伟达推出的用于高性能深度学习推理的库，它支持使用INT8量化技术对ONNX模型进行压缩和加速。

具体步骤如下：
1. 下载并解压缩ONNX模型文件。
2. 使用TensorRT的量化工具，将ONNX模型转换为INT8量化格式。
3. 保存量化后的ONNX模型。

引用中提供了一个使用PaddlePaddle框架和Paddle2ONNX工具进行ONNX模型量化的示例。在示例中，先下载并解压缩MobileNetV1模型文件，然后使用Paddle2ONNX工具将模型转换为ONNX格式，并指定opset_version为12，最后实现动态量化。

综上所述，ONNX模型量化是通过压缩和优化已经训练好的ONNX模型，以降低存储空间和计算资源需求的技术。可以使用TensorRT等库和工具来实现ONNX模型的量化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ONNX的模型优化与量化细节](https://blog.csdn.net/sunny0660/article/details/120405998)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [基于python的tensorrt int8 量化yolov5 onnx模型实现](https://download.csdn.net/download/weixin_42848583/85041103)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [模型量化（3）：ONNX 模型的静态量化和动态量化](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/124741589)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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