observer和fake quantize的区别以及作用

在量化感知训练（QAT, Quantization-Aware Training）中，Observer和伪量化节点是两个关键组件，它们分别用于模型校准阶段和感知训练阶段，各自有不同的作用和实现方式。以下是它们的区别和联系：
1. Observer（校准阶段）作用：Observer 的主要作用是统计模型权重或激活值的分布，以确定量化的参数（如量化范围 min 和 max）。它通常在模型校准阶段使用，目的是为后续的量化操作提供合理的动态范围。特点仅观察，不修改数据：Observer 只记录输入数据的统计信息（如最小值、最大值、均值、方差等），不会对数据进行量化或修改。动态范围估计：通过观察输入数据的分布，Observer 可以动态调整量化的范围，避免因范围设置不当导致的量化误差。离线或在线：Observer 可以在离线校准阶段使用（如使用校准数据集），也可以在训练过程中动态更新。常见实现MinMaxObserver：记录输入数据的最小值和最大值。MovingAverageMinMaxObserver：使用滑动平均记录最小值和最大值。HistogramObserver：通过直方图统计输入数据的分布。

2.伪量化节点（感知训练阶段）作用：伪量化节点的主要作用是在训练过程中模拟量化操作，让模型感知量化带来的误差，从而调整权重以减少量化后的精度损失。
特点：
模拟量化：在正向传播时，伪量化节点会对输入数据进行量化和反量化操作，引入量化噪声。
梯度传递：在反向传播时，伪量化节点通过直通估计器（STE）传递梯度，使得量化操作对梯度计算透明。
动态调整：伪量化节点的量化参数（如 min 和 max）可以在训练过程中动态更新。
常见实现FakeQuantize：在正向传播时模拟量化，反向传播时传递梯度。QuantStub 和 DequantStub：在模型输入和输出处插入伪量化节点。