作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
TensorFlow是目前最流行的开源机器学习框架之一，它提供了基于图计算的模型训练能力、强大的可扩展性、灵活的数据输入管道等优点。然而，随着深度神经网络（DNN）的普及和计算机硬件的不断升级，传统的浮点运算已经无法满足复杂任务的高性能要求。为了解决上述问题，TensorFlow在近几年中推出了“量化”(Quantization)机制，将浮点数转换成低精度的整型或定点数，从而减少模型的大小和计算量，同时提升推理速度。本文将围绕量化机制进行详细介绍，并结合实际案例，提供简单易懂的原理和操作方法。希望读者可以根据自己对机器学习领域的理解，轻松阅读完毕，并且能够有所收获！
2. 基本概念术语说明
2.1 量化
量化是指将连续变量表示为离散值的方法。量化通常用于降低存储空间、加快处理速度、缩小模型规模、保护用户隐私等。在深度学习任务中，主要通过两种方式实现量化：一是直接将浮点数据转换为低位宽数据，二是采用激活函数的线性近似来代替非线性的激活函数。以下通过一些示例介绍两种量化的区别。
浮点到整数量化 假设有一个浮点数f，将其按照一定范围划分为n个区间，然后对每个区间赋予一个符号，例如[-1, -1/3]区间赋予-1，[1/3, 1]区间赋予1。这样就将浮点数映射为整数，这就是浮点到整数量化。如下图所示。
激活函数的线性近似 对于非线性激活函数，如ReLU，可以通过对其线性化来近似其作用效果。线性化是指将非线性激活函数曲线由高度变换到另一水平线的过程。如下图所示。
因此，浮点到整数量化和激活函数的线性近似相结合的