- ptq_analysis_data

  数据都是Wasserstein距离算出来的结果，越大，相似度越低。

  csv中前面的列分别对应一个层的weight或bias权重的相似度，最后一列的sum是加权求和后的结果

  1. fakefreeze.csv: INT量化对应的数据。之所以叫fakefreeze是因为使用fakefreeze方法将INT量化后的数据反量化回FP32，便于通过Wasserstein距离衡量与全精度模型的相似度
  2. PoT.csv: PoT量化的数据
  3. mode3_bit8_x.csv: 是FP8量化的数据，其中x=2,3,4,5,6,7.，x代表指数位位宽 
  4. trial_data.csv是之前用Pearson系数度量相似度时的结果，因为nan的问题不太好解决，已弃用。

- qat_analysis_data

  都有scratch_loss.csv和wasserstein_distance.csv. 前者代表从0开始的QAT量化的loss数据，后者代表量化模型各个层的weight和bias的训练梯度与全精度模型训练梯度的距离(相似度)

  第一行5，10，15，20，25，30代表epoch，对于loss来说就是若干epoch的loss差 (loss减小量，认为其越大，收敛速度越快)，对于distance则是这些epoch的梯度相似度的平均值

  1. mode1: INT量化
  2. mode2: PoT量化
  3. mode3: FP8量化

  