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title: create_quant_retrain_config
description: "| 产品 | 是否支持 |"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/devaids/amct/atlasamct_16_0092.html
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# create_quant_retrain_config

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
| --- | --- |
| Atlas 350 加速卡 | INT8量化：√ |
| Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 | INT8量化：√ |
| Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | INT8量化：√ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | INT8量化：√ |
| Atlas 推理系列产品 | INT8量化：√ |
| Atlas 训练系列产品 | INT8量化：√ |


#### 功能说明

量化感知训练接口，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配置文件。


#### 函数原型

```
create_quant_retrain_config(config_file, model, input_data, config_defination=None)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| config\_file | 输入 | 含义：待生成的量化感知训练配置文件存放路径及名称。如果存放路径下已经存在该文件，则调用该接口时会覆盖已有文件。 数据类型：string |
| model | 输入 | 含义：待进行量化感知训练的模型，已加载权重。 数据类型：torch.nn.Module |
| input\_data | 输入 | 含义：模型的输入数据。一个torch.tensor会被等价为tuple(torch.tensor)。 数据类型：tuple |
| config\_defination | 输入 | 含义：简易配置文件。 基于retrain\_config\_pytorch.proto文件生成的简易配置文件quant.cfg，\*.proto文件所在路径为：AMCT安装目录/amct\_pytorch/proto/。\*.proto文件参数解释以及生成的quant.cfg简易量化配置文件样例请参见量化感知训练简易配置文件。 默认值：None。 数据类型：string |


#### 返回值说明

无


#### 调用示例

```
import amct_pytorch as amct
# 建立待量化的网络图结构
model = build_model()
model.load_state_dict(torch.load(state_dict_path))
input_data = tuple([torch.randn(input_shape)])
 
# 生成量化配置文件
amct.create_quant_retrain_config(config_file="./configs/config.json",
                            model=model,
                            input_data=input_data)
```

落盘文件说明：生成JSON格式的INT8量化感知训练配置文件，样例如下（重新执行量化感知训练时，该接口输出的配置文件将会被覆盖），参数解释请参见量化配置文件。```
{
    "version":1,
    "batch_num":1,
    "conv1":{
        "retrain_enable":true,
        "retrain_data_config":{
            "algo":"ulq_quantize",
            "dst_type":"INT8"
        },
        "retrain_weight_config":{
            "algo":"arq_retrain",
            "channel_wise":true,
            "dst_type":"INT8"
        }
    },
    "layer1.0.conv1":{
        "retrain_enable":true,
        "retrain_data_config":{
            "algo":"ulq_quantize",
            "dst_type":"INT8"
        },
        "retrain_weight_config":{
            "algo":"arq_retrain",
            "channel_wise":true,
            "dst_type":"INT8"
        }
    },
    "fc":{
        "retrain_enable":true,
        "retrain_data_config":{
            "algo":"ulq_quantize",
            "dst_type":"INT8"
        },
        "retrain_weight_config":{
            "algo":"arq_retrain",
            "channel_wise":false,
            "dst_type":"INT8"
        }
    }
}
```