关于量化时添加 --MLE 参数

[cruise33]

pegasus quantize --model yolo.json --model-data yuntai.data --MLE --algorithm kl_divergence --batch-size 1 --iterations 1 --divergence-nbins 4096 --device CPU --with-input-meta ./yolo_inputmeta.yml --rebuild --model-quantize yolo.quantize --quantizer asymmetric_affine --qtype uint8 

怎么加了--MLE（最小化每层误差）参数后，量化的时候超级久，batch-size为1时差不多要2个小时， 再设大点好几天都没量化完，哪位大神了解嘛？

[WhycanService]

@cruise33 MLE 最好用带GPU的量化，这东西算力需求有点大

[cruise33]

@whycanservice 量化工具好像没有适配cuda，用不了GPU