怎么对用nn.sequential 构建的模型进行训练后量化

对使用 nn.Sequential 构建的模型进行训练后的量化，可以按照以下步骤进行：

1. 定义模型：使用 nn.Sequential 构建模型，并根据实际情况添加所需的层。

2. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练。

3. 量化模型：使用 PyTorch 的量化 API 将训练后的模型进行量化。

4. 评估模型：使用测试数据对量化后的模型进行评估，检查量化后的模型在精度和性能方面是否仍然符合要求。

以下是使用 PyTorch 官方提供的量化 API 对训练后的模型进行量化的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization

# 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, 10),
    nn.LogSoftmax(dim=1)
)

# 训练模型
...

# 量化模型
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

# 评估模型
...

在这个示例中，我们使用 `torch.quantization.quantize_dynamic` 对模型进行量化，并指定了需要量化的层类型和量化后的数据类型为 qint8。