表1 Sample列表
框架	特性	获取链接
PyTorch	基于精度的自动量化	单击auto_calibration获取样例，参见README执行相关操作。
	均匀量化	单击calibration获取样例，参见README执行相关操作。
	非均匀量化	单击calibration_nuq获取样例，参见README执行相关操作。
	量化感知训练	单击retrain获取样例，参见README执行相关操作。
	自动通道稀疏搜索	单击auto_channel_prune获取样例，参见README执行相关操作。
	通道稀疏	单击channel_prune获取样例，参见README执行相关操作。
	4选2结构化稀疏	单击selective_prune获取样例，参见README执行相关操作。
	组合压缩	单击mix_compression获取样例，参见README执行相关操作。
	张量分解	单击tensor_decompose获取样例，参见README执行相关操作。
	单算子模式的量化感知训练	单击retrain_qat_op获取样例，参见README执行相关操作。
	逐层蒸馏	单击distillation获取样例，参见README执行相关操作。
	ADA自适应舍入量化	单击ada_round_calibration获取样例，参见README执行相关操作。
PyTorch	KV Cache量化	单击kv_cache_quantization获取样例，参见README执行相关操作。
ONNX	命令行方式量化使用命令行方式进行训练后量化使用命令行方式进行QAT模型适配CANN模型	单击cmd获取样例，参见README执行命令行方式量化。
	基于精度的自动量化	单击accuracy_based_auto_calibration获取样例，参见README执行基于精度的自动量化。
	均匀量化	单击calibration获取样例，参见README执行均匀量化。
	非均匀量化	单击calibration_nuq获取样例，参见README执行非均匀量化。
	QAT模型适配CANN模型	单击convert_qat2ascend获取样例，参见README将QAT模型转成CANN模型。
TensorFlow	命令行方式量化使用命令行方式进行训练后量化使用命令行方式进行QAT模型适配CANN模型	单击cmd获取样例，参见README执行相关操作。
	基于精度的自动量化	单击auto_calibration获取样例，参见README执行相关操作。
	均匀量化	单击calibration获取样例，参见README执行相关操作。
	非均匀量化	单击calibration_nuq获取样例，参见README执行相关操作。
	量化感知训练	单击retrain获取样例，参见README执行相关操作。
	自动通道稀疏搜索	单击auto_channel_prune获取样例，参见README执行相关操作。
	通道稀疏（手工稀疏）	单击channel_prune获取样例，参见README执行相关操作。
	4选2结构化稀疏	单击selective_prune获取样例，参见README执行相关操作。
	组合压缩	单击mix_compression获取样例，参见README执行相关操作。
	张量分解	单击tensor_decompose获取样例，参见README执行相关操作。
	convert_model接口模型适配	单击convert_model获取样例，参见README执行相关操作。
	QAT模型适配CANN模型	单击convert_qat2ascend获取样例，参见README执行相关操作。
Caffe	命令行方式量化	单击cmd获取样例，参见README执行相关操作。
	基于精度的自动量化	单击auto_calibration获取样例，参见README执行相关操作。
	均匀量化	单击calibration获取样例，参见README执行相关操作。
	非均匀量化	自动非均匀量化：单击auto_calibration_nuq获取样例，参见README执行相关操作。静态非均匀量化：单击calibration_nuq获取样例，参见README执行相关操作。
	量化感知训练	单击retrain获取样例，参见README执行相关操作。
	张量分解	单击tensor_decompose获取样例，参见README执行相关操作。
	模型适配	单击convert_model获取样例，参见README执行相关操作。
MindSpore	训练后量化	单击calibration获取样例，参见README执行相关操作。
MindSpore	量化感知训练	单击retrain获取样例，参见README执行相关操作。
TensorFlow,Ascend	mobilenetV2	分类网络模型训练后量化，单击amct_tensorflow_ascend，从“mobilenetv2”目录中获取样例，参见README执行相关操作。
TensorFlow,Ascend	yolov3	检测网络模型训练后量化，单击amct_tensorflow_ascend，从“yolov3”目录中获取样例，参见README执行相关操作。

样例列表