一种深度学习模型参数量化方法

本发明提出了一种深度学习模型参数量化方法，以解决现有技术中存在的无法平衡模型的精度和计算效率的问题。通过设置多种搜索级别进行搜索、基于ONNX Runtime的深度学习模型量化框架以及深度学习模型性能指标的评估。该方法不仅简化了传统量化过程，满足了模型精度与模型性能之间的平衡要求。优化效率大幅提高，将搜索时间缩短了约10倍，同时仅导致5%以内的精度损失，证明了其在模型压缩领域的高效性和有效性。