HFMG数据量化算法

该算法用于训练后量化场景。

HFMG（Histogram Feature Map Glutton）算法通过直方图的方式来记录激活数据的数据分布，通过搜索的方式确定最佳的量化截断位置。量化原理如下所示：

1. 第一步根据输入激活数据创建直方图。
2. 若有更多batch的数据则对每个batch的数据创建一个直方图，然后进行直方图合并的操作，如图1所示。
3. 基于激活数据的直方图根据搜索的方式确定数据的截断点，如图2所示。

该量化算法的数据放在内存中，和IFMR数据量化算法相比，更节省内存。该算法与IFMR数据量化算法同一层不能同时配置。

create_quant_config接口量化默认使用的为IFMR数据量化算法，如果想使用HFMG数据量化算法，则只能通过create_quant_config接口config_defination参数配置简易配置文件方式实现。