一种神经网络模型的量化方法及装置、设备、介质、程序产品

本申请实施例提供一种神经网络模型的量化方法及装置、设备、介质、程序产品；其中，所述方法包括：根据待部署的芯片的性能指标，对神经网络模型进行量化，得到第一量化后的神经网络模型；对第一量化后的神经网络模型进行第一训练；第一训练对应的训练次数大于等于3；在第一训练的过程中，根据至少相邻两次训练的损失变化值，对第一量化后的神经网络模型的至少一个层的量化位数进行调整，得到第二量化后的神经网络模型；将第二量化后的神经网络模型作为第一量化后的神经网络模型继续进行第一训练，并迭代执行上述步骤，直至第一训练结束，得到动态量化后的神经网络模型；其中，动态量化后的神经网络模型用于部署在待部署的芯片上。