量化感知训练（Quantization Aware Training）是在模型中插入伪量化模块（fake_quant module）模拟量化模型在推理过程中进行的舍入（rounding）和钳位（clamping）操作，从而在训练过程中提高模型对量化效应的适应能力，获得更高的量化模型精度 。
在这个过程中，所有计算（包括模型正反向传播计算和伪量化节点计算）都是以浮点计算实现的，在训练完成后才量化为真正的int8模型。
Pytorch官方从1.3版本开始提供量化感知训练API，只需修改少量代码即可实现量化感知训练。
参考资料：
Pytorch量化感知训练-代码示例
