保存卷积神经网络int8量化权重的C代码修改是否正确

取地址符&的用法正确性 #

针对结构体成员使用&取地址是完全符合C语法规范的正确写法：
fwrite函数要求第一个输入参数为待写入数据的内存首地址，若weights_quant_multipler、input_quant_multipler是layer结构体中定义的float类型成员，&l.weights_quant_multipler就能正确获取该成员的内存地址。你之前未添加&时，是直接将float变量的数值当作内存地址传入，属于非法内存访问，自然无法正常写入数据，添加&后的写法没有问题。

代码整体正确性与可优化点 #

你实现的int8量化权重保存逻辑核心是正确的，可正常输出卷积层的int8权重、偏置以及量化参数，有几个需要注意的细节和优化点：

• 函数入参优化：当前network类型是值传递，会完整拷贝整个网络结构体，若network结构体占用内存较大，会额外消耗性能，建议修改为指针传递：void save_weights_int8(network *net, char *filename, int cutoff)，对应内部成员访问改为net->n、net->layers[i]即可。
• net.seen写入校验：需要确认network结构体中seen成员的类型，如果seen是int类型而非int指针，你当前直接传net.seen属于地址传参错误，需要加&改为&net.seen；如果seen是64位整型（常见的darknet实现中seen为uint64_t），你用sizeof(int)写入会截断数据，需要修改为对应类型的长度。
• 层访问优化：当前layer l = net.layers[i]是值拷贝获取层结构体，若layer结构体较大也会有性能损耗，建议改为指针访问layer *l = &net.layers[i]，对应内部成员访问改为l->biases、l->weights_int8即可。
• 写入顺序匹配：你当前的写入顺序为「卷积层偏置->int8权重->权重量化系数->输入量化系数」，后续实现权重加载逻辑时必须严格遵循相同的顺序读取，否则会出现数据错位问题。
• 写入失败校验：当前所有fwrite调用都没有校验返回值，若磁盘空间不足、文件权限异常等情况导致写入失败，函数不会抛出错误，建议对每个fwrite的返回值做判断，若实际写入元素数不等于预期值，直接报错终止。
• 非卷积层处理：当前逻辑只处理了CONVOLUTIONAL类型的层，如果你需要保存全连接层等其他层的量化权重，需要补充对应类型的判断分支。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yuval Levental