一种神经网络量化方法、装置、设备及可读存储介质

本发明公开了一种神经网络量化方法、装置、设备及可读存储介质，应用于神经网络技术领域，包括：基于目标神经网络不同层的精度要求，确定目标神经网络不同层的量化敏感度；基于量化敏感度确定的每层量化精度范围确定目标神经网络的配置，得到多种量化配置，每种量化配置中基于可重构计算单元确定的量化计算组合不同；将多种量化配置作为输入，设定的目标神经网络的性能和神经网络加速器的性能作为目标，在多种量化配置中进行寻优，得到最优量化精度配置。本发明可以基于每层量化精度范围确定与每层对应的量化方法，从而在满足设定性能目标的情况下，使得每层可以以不同的量化方法进行量化，从而可以实现神经网络性能和计算效率的平衡。