合約量化系統開發（成熟及策略）丨合約量化開發（原始碼專案）

　　MNN量化工具使用

　　編譯

　　cd MNN

　　mkdir build

　　cd build

　　cmake-DMNN_BUILD_QUANTOOLS=ON..

　　make-j4

　　使用系統開發流程：MrsFu123

　　./quantized.out origin.mnn quantized.mnn ModelConfig.json

　　1

　　也可以用python安裝mnn

　　pip install mnn

　　mnnquant origin.mnn quantized.mnn ModelConfig.json

　　

　　ModelConfig.json配置格式

　　{

　　"format":"GRAY",

　　"mean":[

　　0

　　],

　　"normal":[

　　0.00784314

　　],

　　"width":28,

　　"height":28,

　　"path":"/mldb/dataset/MNIST/test_data/8",

　　"used_image_num":100,

　　"feature_quantize_method":"KL",

　　"weight_quantize_method":"MAX_ABS"

　　}

　　format

　　圖片統一按RGBA讀取，然後轉換到format指定格式，可選：“RGB”,“BGR”,“RGBA”,“GRAY”。

　　mean,normal

　　模型預處理需要的mean,normal,資料按此公式填寫：

　　width,height

　　模型輸入的寬高

　　path

　　存放校正特徵量化係數的圖片目錄

　　used_image_num

　　用於指定使用上述目錄下多少張圖片進行校正，預設使用path下全部圖片

　　注意：請確保圖片經過上述步驟處理之後的資料是輸入到模型input介面的資料

　　feature_quantize_method

　　指定計算特徵量化係數的方法，可選：

　　“KL”:使用KL散度進行特徵量化係數的校正，一般需要100~1000張圖片

　　“ADMM”:使用ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）方法進行特徵量化係數的校正，一般需要一個batch的資料

　　預設：“KL”

　　weight_quantize_method

　　指定權值量化方法，可選：

　　“MAX_ABS”:使用權值的絕對值的最大值進行對稱量化

　　“ADMM”:使用ADMM方法進行權值量化

　　預設：“MAX_ABS”