也许标题并不是很对，但

一再听到有人提起量化这个词，搜索了下，稍作整理如下：

量化任务的简要总结：
1、量化映射方法，也就是将float-32映射到Int数据类型，每个间隔是相等的还是不相等的，这里就是均匀量化(uniform quantization)和非均匀量化(non-uniform quantization)，也可以叫作线性量化和非线性量化

2、关于映射到整数是数值范围是有正负数，还是都是正数，这里就是对称量化(有正负数)和非对称量化(全是正数)，非对称量化就有zero-point，zero-point的主要作用是用于做padding。

3、原精度即浮float-32，量化到什么样的数据类型，这里就有float和int；到底要选择量化后的是多少个bit，这里就有1-bit(二值网络)、2-bit(三值网络)、3-bit、4-bit、5-bit、6-bit、7-bit、8-bit，这几种量化后的数值类型是整型。

4、是固定所有网络都是相同的bit-width，还是不同的，这里就有混合精度量化(Mixed precision)

5、是从一个已经训练好的模型再进行量化，还是有fine tune的过程或者直接是从头开始训练一个量化的模型，这里就有Post-training quantization(后量化，即将已经训练完的模型参数进行量化)、quantization-aware training(量化感知训练，即在从头开始训练中加入量化)和quantization-aware fine tune(在fine tune训练中加入量化)。

 

以上信息来自： 量化 | 浅谈深度学习模型量化 - 知乎 (zhihu.com)