QNN 中如何对模型做算子级别的精度调优，而不是整模型一刀切量化？

[别Null了_324023]

QNN 中如何对模型做算子级别的精度调优，而不是整模型一刀切量化？

[weixin_38498942]

整模型统一量化容易让敏感层掉点，更好的方式是按算子类型、输出分布和业务影响分层配置。QNN 支持通过配置文件对不同算子设置量化策略，例如对某些层保持 FP16，对其他层使用 INT8。调优时建议：
先导出浮点模型的每层输出，定位掉点最大的层；
对敏感层关闭 INT8，改为 FP16 或更宽量化；
对卷积、矩阵乘等计算密集层优先使用 INT8；
对 Concat、Reshape、Slice、激活函数等保持轻量处理；
每次只调整少量层，避免一次性改动太多导致无法定位。 参考配置思路：

{
  "operator_quant_overrides": {
    "layer_12": "fp16",
    "layer_18": "int8"
  }
}

参考文档：高通 QNN 算子级量化覆盖与精度调优指南。

[weixin_38498942]

整模型统一量化容易让敏感层掉点，更好的方式是按算子类型、输出分布和业务影响分层配置。QNN 支持通过配置文件对不同算子设置量化策略，例如对某些层保持 FP16，对其他层使用 INT8。调优时建议：
先导出浮点模型的每层输出，定位掉点最大的层；
对敏感层关闭 INT8，改为 FP16 或更宽量化；
对卷积、矩阵乘等计算密集层优先使用 INT8；
对 Concat、Reshape、Slice、激活函数等保持轻量处理；
每次只调整少量层，避免一次性改动太多导致无法定位。 参考配置思路：

{
  "operator_quant_overrides": {
    "layer_12": "fp16",
    "layer_18": "int8"
  }
}

参考文档：高通 QNN 算子级量化覆盖与精度调优指南。