获取更多样例 本节给出AMCT所有压缩特性的样例列表，用户可以根据具体要使用的功能，单击链接获取样例代码，也可以参见其中的README_CN.md运行样例。 表1 Sample列表Sample名称 Sample获取 基本功能 量化过程 cmd 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，从“cmd”目录中获取样例。 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。 请参见样例工程中的README。 mobilenetv2 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，从“mobilenet_v2”目录中获取样例。 分类网络训练后量化（均匀量化）自动量化：基于精度的自动量化模型适配convert_model接口模型适配QAT模型适配CANN模型 请参见样例工程中的README。 resnet_v1_50 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，从“resnet-50_v1”目录中获取样例。 非均匀量化量化感知训练通道稀疏自动通道稀疏搜索4选2结构化稀疏组合压缩 请参见样例工程中的README。 yolov3 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，从“yolo_v3”目录中获取样例。 检测网络训练后量化 请参见样例工程中的README。 tensor_decompose 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，从“tensor_decompose”目录中获取样例。 张量分解 请参见样例工程中的README。 父主题： AMCT工具（TensorFlow）
