本申请涉及一种定点化的神经网络模型量化方法和装置。包括以下步骤：校验阶段：校验图模型为有向无环图，多输入图模型转换为单输入模型；准备阶段：将图模型进行等价转换便于后续量化；标度阶段：输入所有样本，在浮点模型中执行，统计模型内部各算子的输出，根据输出数据的特征预测全部样本中算子可能的输出域值；量化阶段：将模型按照拓扑排序对算子进行定点化转换。本申请能够有效降低模型的存储和计算开销，消除浮点运算中的舍入误差带来的不确定性，提高深度神经网络模型的高效性、透明性和安全性。