整体约束和接口列表

公共接口

set_logging_level

设置信息输出的级别，其中信息包括打印在屏幕上的信息以及保存到amct_log/amct_mindspore.log文件中的信息。

训练后量化接口

create_quant_config

训练后量化接口，根据图的结构找到所有可量化的层，自动生成量化配置文件，并将可量化层的量化配置信息写入量化配置文件。

quantize_model

训练后量化接口，根据用户设置的量化配置文件对网络结构进行改图处理，插入权重量化和数据量化等相关算子，然后返回修改后的网络。

save_model

训练后量化接口，将quantize_model接口返回的模型，插入AscendQuant、AscendDequant等算子，然后保存为最终量化模型。

量化感知训练接口

create_quant_retrain_config

量化感知训练接口，根据图的结构找到所有可量化感知训练的层，自动生成量化感知训练配置文件，并将可量化层的配置信息写入配置文件。

UlqInitializer

量化感知训练接口，构造一个用于初始化量化感知训练相关算子参数的初始化器，作为create_quant_retrain_model的入参。

create_quant_retrain_model

量化感知训练接口，在原始的网络中根据量化配置匹配需要进行量化的网络层，插入数据量化和权重量化相关算子，输出修改后的retrain network，基于该retrain network继续进行训练。

restore_quant_retrain_model

量化感知训练接口，训练中断后，基于量化感知训练保存的checkpoint和量化配置文件，进行网络模型的修改；加载输入的checkpoint file，输出修改后的retrain network，用户基于该retrain network可以继续进行量化感知训练。

save_quant_retrain_model

量化感知训练接口，根据用户修改后的模型，插入AscendQuant、AscendDequant等算子，生成最终量化模型，该模型可以用于部署。