INT8校准就是原来用32bit（float32）表示的tensor现在用8bit来表示，并且要求精度不能下降太多。 将FP32转换为 INT8的操作需要针对每一层的输入tensor和网络学习到的参数进行。 但是不同网络结构的不同layer的激活值分布很不一样，因此合理的量化方式。应该适用于不同的激活值分布，并且减小信息损失。 使用相对熵（也叫KL散度）来衡量不同的INT8分布与原来的FP3F2分布之间的差异程度。 确定每一层的|T|值的过程称为校准。方法是从验证集选取一个子集作为校准集，校准