修复np.int (#8793)

* fix issue 9659 and doc * Update README.md
2023-01-06 14:30:23 +08:00 · 2023-01-06 14:30:23 +08:00 · 0e1148312b
parent f9d0948b0c
commit 0e1148312b
1 changed files with 3 additions and 1 deletions
--- a/deploy/slim/quantization/README.md
+++ b/deploy/slim/quantization/README.md
@ -54,4 +54,6 @@ python deploy/slim/quantization/export_model.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP
 ### 5. 量化模型部署

 上述步骤导出的量化模型，参数精度仍然是FP32，但是参数的数值范围是int8，导出的模型可以通过PaddleLite的opt模型转换工具完成模型转换。
-量化模型部署的可参考 [移动端模型部署](../../lite/readme.md)
+量化模型移动端部署的可参考 [移动端模型部署](../../lite/readme.md)
+
+备注：量化训练后的模型参数是float32类型，转inference model预测时相对不量化无加速效果，原因是量化后模型结构之间存在量化和反量化算子，如果要使用量化模型部署，建议使用TensorRT并设置precision为INT8加速量化模型的预测时间。