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本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型量化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、模型量化基础概念与意

最近重读了《模拟电路》，书中有一篇文章题为“误差预估”，来自罗伯特皮兹——著名的《模拟电路故障诊断》一书的作者，读完后很受启发。是的，误差预估对于一个电路甚至是一个简单电路都很重要，如果你不知道哪个元件对电路精确性的影响程度的话，那又怎么能设计出一个令人满意的电路呢？

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在前面的深度学习计算模式里面我们提到了模型的量化操作，通过建立一种有效的数据映射关系，使得模型以较小的精度损失获得更好的模型执行效率的收益。模型量化的具体操作就是将高比特的数据转换为低比特位宽表示。本文我们将在前面的深度学习计算模式里面我们提到了模型的量化操作，通

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1.参考https://blog.csdn.net/voiiid/article/details/114825246https://blog.csdn.net/shizheng_Li/article/details/1441409122.半精度浮点fp16这两种数据类型编程是经常遇见双精度double，64位单精度float，32位FP16（Half-precisionfloating-pointformat）它提供更高的

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