深度学习模型量化评估方法、装置及存储介质

本申请涉及一种深度学习模型量化评估方法、装置及存储介质，该方法通过预设的量化策略与模型参数信息的映射关系，自动确定目标量化策略，无需人工手动调试参数，并且，基于配置文件配置的量化工具链对优化后模型进行模型量化，得到部署包，部署包中包含量化模型与测试样本，可直接在端侧设备上获取推理指标，并与原始模型指标对比，形成客观量化评估，该方法从模型结构优化、策略生成、工具链配置到端侧部署与评估，形成标准化闭环流程，减少各环节衔接的人工干预，突破了现有方法对人工经验的依赖，可自动化的实现模型量化评估，满足深度学习模型的模型量化需求。