# 简介

本节介绍基于torch module训练后量化的使用场景。

该特性仅在以下产品支持，使用时请确保PyTorch的版本为2.7.1，详细配套请参见表1。

Ascend 950PR&950DT系列产品

Atlas A3系列产品

Atlas A2系列产品

#### 使用场景

基于torch module的训练后量化与基于图的量化的区别是：

基于模型图结构的优化压缩，要求PyTorch模型能够导出ONNX模型，基于图模型可以完成Conv+BN、Matmul+Add等图融合操作，压缩之后网络性能更好；而基于torch module的训练后量化没有上面的使用约束。


#### 使用前提

使用该章节特性对原始待量化模型的要求：原始待量化模型中的算子必须是NPU支持的，如果存在NPU不支持的算子，量化后的部署模型在NPU上将无法成功推理。您可以通过如下方法检查算子是否均为NPU支持的：执行量化前， 需要确保PyTorch训练脚本能够在NPU上跑通，详细操作请参见《传统模型迁移调试指南(https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/traditional_model_train/PyTorch/docs/zh/migration_process.md)》。