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现在比较流行的方式，是使用 torch.fx来做量化，比如地平线J3/J5的oe开发包中内嵌的ptq/qat量化方式，就是基于torch.fix进行开发的。本文将使用100行代码教你入门比较标准的量化步骤。，这些问题需要解答。本文100行代码，麻雀虽小五脏俱全，包括怎么用，用在哪里，哪里不能用等，不管你量化什么模型，基本上套用就是了。

本文使用100行代码，极简的教大家入门比较标准的量化步骤：

1、量化前期知识
请参考我之前的量化文章，或自行百度，此处不做介绍。
2、torch.fix示例
torch.fx最好使用最新的stable版本，老版本API或有不同之处，我测试的是 1.11。
由于pytorch的自带的 imagnet系列模型，我们没有办法做calibration，我们用小一些的Cifra10, 不需要下载，pytorch自己可以处理，但是这就需要我们自己finetune一下。
先把finetune的代码备好：

2.1 正常训练
这只是用来fintune一个我们准备去量化、校准的模型：

import torch
import torch.nn as nn
import