pytorch中的PTQ与QAT量化代码区别

PyTorch中的精度感知量化（Post-training Quantization, PTQ）和快速适应量化（Quantization-Aware Training, QAT）是两种不同的模型量化技术。

1. **Post-training Quantization (PTQ)**: 这是在模型训练完成后进行的量化过程。它通常涉及到将权重和激活从浮点数（如FP32）转换为更紧凑的量化数据类型，比如INT8。在PTQ中，我们首先用全精度模型做推理，然后基于这个模型的性能对量化后的模型进行评估和调整。常见的库如`torch.quantization`提供了对模型进行静态量化的方法，如`quantize_fx()`。

# 示例
model = ... # 加载预训练模型
quantized_model = torch.quantize_dynamic(model, ...)

2. **Quantization-Aware Training (QAT)**: 相比之下，QAT是一个在线的过程，它会在训练期间就考虑量化的影响。在每一轮训练中，模型的权重都会通过模拟量化后的计算流程更新，这样可以在优化过程中直接适应量化带来的误差。这种方法通常能获得更好的量化效果，但需要额外的训练时间和资源。QAT的实现同样在`torch.quantization`模块中有支持，例如使用`torch.quantization.prepare()`和`torch.quantization.convert()`进行准备和转换。

# 示例
model = ... # 加载预训练模型
prepared_model = torch.quantization.prepare(model, ...)
... # 开始QAT训练
quantized_model = torch.quantization.convert(prepared_model)