The development of artificial intelligence technology mainly relies on technologies such as big data,machine learning,deep learning,and natural language processing.By inputting a large amount of data into algorithms,artificial intelligence systems can continuously improve their performance and efficiency through self-learning and improvement.

　　onnx_import_file(str):被量化的onnx模型文件路徑onnx model location

　　calib_dataloader(DataLoader):校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集calibration data loader

　　calib_steps(int):校準(zhǔn)步數(shù)calibration steps

　　collate_fn(Callable):校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理函數(shù)batch collate func for preprocessing

　　input_shape(List[int]):模型輸入尺寸，用于執(zhí)行jit.trace，對(duì)于動(dòng)態(tài)尺寸的模型，輸入一個(gè)模型可接受的尺寸即可。

　　關(guān)于區(qū)塊鏈項(xiàng)目技術(shù)開發(fā)唯:yy625019，代幣發(fā)行、dapp智能合約開發(fā)、鏈游開發(fā)、多鏈錢包開發(fā)

　　交易所開發(fā)、量化合約開發(fā)、互助游戲開發(fā)、Nft數(shù)字藏品開發(fā)、眾籌互助開發(fā)、元宇宙開發(fā)、swap開發(fā)、

　　鏈上合約開發(fā)、ido開發(fā)、商城開發(fā)等，開發(fā)過各種各樣的系統(tǒng)模式，更有多種模式、制度、案例、后臺(tái)等，成熟技術(shù)團(tuán)隊(duì)，歡迎實(shí)體參考。

　　如果模型存在多個(gè)輸入，則需要使用inputs變量進(jìn)行傳參，此項(xiàng)設(shè)置為None

　　a list of ints indicating size of input,for multiple inputs,please use

　　keyword arg inputs for direct parameter passing and this should be set to None

　　input_dtype(torch.dtype):模型輸入數(shù)據(jù)類型，如果模型存在多個(gè)輸入，則需要使用inputs變量進(jìn)行傳參，此項(xiàng)設(shè)置為None

　　the torch datatype of input,for multiple inputs,please use keyword arg inputs

　　for direct parameter passing and this should be set to None

　　inputs(List[Any],optional):對(duì)于存在多個(gè)輸入的模型，在Inputs中直接指定一個(gè)輸入List，從而完成模型的tracing。

　　for multiple inputs,please give the specified inputs directly in the form of

　　a list of arrays

　　setting(OptimSetting):量化配置信息，開發(fā)詳情I59功能2OO7設(shè)計(jì)3O69 用于配置量化的各項(xiàng)參數(shù)，設(shè)置為None時(shí)加載默認(rèn)參數(shù)。

　　Quantization setting,default setting will be used when set None

　　do_quantize(Bool,optional):是否執(zhí)行量化whether to quantize the model,defaults to True.

　　platform(TargetPlatform,optional):量化的目標(biāo)平臺(tái)target backend platform,defaults to TargetPlatform.DSP_INT8.

　　device(str,optional):量化過程的執(zhí)行設(shè)備execution device,defaults to'cuda'.

　　verbose(int,optional):是否打印詳細(xì)信息whether to print details,defaults to 0.