如何解决pytorch 静态量化:不同的训练校准和推理后端
我们可以使用不同的 cpu 架构(和后端)来训练(校准)和推断量化的 pytorch 模型吗?
only post on this subject that I've found 声明:
静态量化必须在具有相同 架构作为您的部署目标。如果您使用 FBGemm,您 必须在 x86 cpu 上执行校准传递;如果你正在使用 QNNPACK,需要在 ARM cpu 上进行校准
但官方文档中没有任何相关内容。
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