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title: save_quant_retrain_model
description: "| 产品 | 是否支持 |"
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# save_quant_retrain_model

#### 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，根据用户最终的重训练好的模型，插入AscendQuant、AscendDequant等算子，生成最终既可以进行精度仿真又可以进行部署的模型。


#### 函数原型

```
save_quant_retrain_model(pb_model, outputs, record_file, save_path)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| pb\_model | 输入 | 含义：重训练后保存的pb模型。 数据类型：string |
| outputs | 输入 | 含义：用户模型的输出。 数据类型：list，列表中元素类型为string，例如[output1,output2,...]。 |
| record\_file | 输入 | 含义：存储量化因子的文件。通过该文件以及原始pb模型文件，生成量化后的模型文件。 数据类型：string |
| save\_path | 输入 | 含义：模型存放路径。 该路径需要包含模型名前缀，例如./quantized\_model/\*model。 数据类型：string |


#### 返回值说明

无


#### 调用示例

```
amct.save_quant_retrain_model(FLAGS.checkpoint_path+'/output_graph.pb',output_node_names, record_file, FLAGS.checkpoint_path+'/resnet50')
```

保存的量化后的文件，既可以在TensorFlow环境进行精度仿真又可以在AI处理器做推理的pb模型文件。

重新执行量化感知训练功能时，该接口输出的上述文件将会被覆盖。