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使用amct进行量化后的caffe模型caffemodel部分layer如下：
name: "conv1_1_new_0_quant_layer"
type: "Quant"
bottom: "data"
top: "conv1_1_new_0_quant_layer_output0"
quant_param {
scale: 255.00949096679688
offset: "\200"
}
name: "conv1_1_new"
type: "Convolution"
bottom: "conv1_1_new_0_quant_layer_output0"
top: "conv1_1"
blobs {
shape {
dim: 8
dim: 1
dim: 5
dim: 5
}
int8_data: "\033\005\321\304\274&J*\353\3217\177w0!Pr[ca72\0135<\330\214\212\320\376\333\377D[&\021]\177V\010\'\\?\364\325\366\310\216\236\345%6\003\324\005j\023\262\240\"Z\277\200\305[\022\243\271\031Z\375\340\0167\030\324\264\302\340\374\316\233\220\246\327\010\013\007\004\3742p\177T\024\3774X7\010-\024\333\275\355:?\351\237\3433e\007\241\3251\177\037\245\254\033e0\307\256\263\242\253\252\276\273\245\253\275\350\323\330\337\032A\365%IrS%b\177[\035\334\322\016D\'\352\326(\177Q\002\352\033A\033\000\373\002\356\321\346\364\001\351\332\006\t\325\262\326\rWC\351\256\324<\177G\332\265\344<U\017\337\272\325\003\000"
}
blobs {
shape {
dim: 8
}
int32_data: 25725
int32_data: 1407
int32_data: -568
int32_data: 222
int32_data: 269
int32_data: -51290
int32_data: 8733
int32_data: 862
}
convolution_param {
num_output: 8
bias_term: true
group: 1
pad_h: 0
pad_w: 0
kernel_h: 5
kernel_w: 5
stride_h: 2
stride_w: 2
}
name: "conv1_1_new_dequant_layer"
type: "DeQuant"
bottom: "conv1_1"
top: "conv1_1"
blobs {
shape {
dim: 8
}
uint64_data: 929505652
uint64_data: 951083103
uint64_data: 953660897
uint64_data: 946316434
uint64_data: 944190466
uint64_data: 922065885
uint64_data: 928335028
uint64_data: 955703855
}
分别是quant,conv,dequant三层，我们使用别的量化方法进行量化后生成的caffemodel不知该如何与之对齐（prototxt已能对齐，因为caffemodel对不齐导致atc转换失败），目前我们的疑惑是：
（1）请问关于conv层中的两个blobs如何解释以及需要填的数据和数据类型？
（2）请问dequant中的blobs参数如何诠释以及该填入的数据？
你好，问题已经收到，我们正在分析，会尽快给你答复，谢谢
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（1）请问关于conv层中的两个blobs如何解释以及需要填的数据和数据类型？
（2）请问dequant中的blobs参数如何诠释以及该填入的数据？
这两个blobs填入的数值和我们的具体实现相关，conv 的两个blob 分别是 int8 的权重数据和int32的 bias 数据，dequant 的blob是包含了 deq_scale 等的量化相关数据，
如果目的是想在昇腾系列芯片部署量化模型，使用自有量化算法；可以参考 amct_caffe 提供的 convert_model API的使用，在提供的 Resnet50 sample中也有该 API 使用的示例，参考 amct_caffe 工具使用说明文档，看看是否能解决你的问题；
请问关于deq_scale参数能详细解释一下吗（我们的理解是deq_scale = Sw * Si），另外关于Resnet50 sample包能指个路吗，我们没找到下载的路径，只在文档里看到，谢谢～
嗯，还有一个需要注意的地方，目前解决方案只支持权重数据采用对称量化，即不带 zero_point/offset的量化算法，如果采用非对称算法则不能部署到昇腾系列芯片。
@fuheaven 上面wangxiong的分析点，有没有解决你的问题？如果还有问题，请及时回复一下，多谢
多天没有反馈，这个issue先关闭，有问题可以新提issue，多谢
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