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

#### 产品支持情况

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


#### 功能说明

根据TensorFlow的QAT量化模型，适配成分别可以在CPU、GPU上进行精度仿真和AI处理器上部署的量化模型。


#### 函数原型

```
convert_qat_model(pb_model, outputs, save_path, record_file=None)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| pb\_model | 输入 | 含义：待适配的QAT模型路径。 数据类型：string |
| outputs | 输入 | 含义：graph中输出算子的列表。 数据类型：list |
| record\_file | 输入 | 含义：用户计算得到的量化因子记录文件路径，量化因子记录文件格式为.txt。 数据类型：string 默认值为：None |
| 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

graph中输出算子的列表。


#### 约束说明

仅支持适配含有FakeQuantWithMinMaxVars和FakeQuantWithMinMaxVarsPerchannel算子的TensorFlow模型，格式为.pb。


#### 调用示例

```
import amct_tensorflow as amct
convert_qat_model(pb_model, outputs, save_path)
```

落盘文件：既可以在TensorFlow环境进行精度仿真又可以在AI处理器做离线推理的pb模型文件。

重新执行适配时，该接口输出的上述文件将会被覆盖。