FP32表达的权重的数据范围，FP16和INT8也能表达
用FP16或INT8来代替FP32的优化方式，称为量化(Quantization)，它能减少权重占用内存并加速计算。不过，量化也会引入量化误差(Quantization Error)
不同的计算硬件支持的精度，如下图所示
不同的计算硬件支持的精度
当CPU遇到FP16精度的模型时，会自动转化为FP32，所以，在使用OpenVINO Model Optimizer时，通常可以指定数据精度为FP16，而使用INT8时，需要用calibration tool做精度校准。
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本文标题：使用OpenVINO Model Optimizer优化模型时选
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