请教一下，手动设置Q&DQ节点的规则，以减少非必要的数据转换

[lzcchl]

我看到 #8 中提到，如果直接无脑生成Q&DQ节点，那么网络中就会有很多非必要的int8->fp16 和fp16->int8 数据类型转换，这个比较好理解；

然后我看到手动设置规则是在 https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/cuDLA-samples/blob/main/export/yolov5-qat/quantization/rules.py#L59 这个find_quantizer_pairs函数是核心，这个的作用如下图所示，是将绿色圆圈内的量化参数设置成一样的，但是我无法理解，为什么这么做之后，tensorrt就能够不产生数据类型转换节点；

这里能请您解释一下么？

因为理解完之后，我还需要修改我当前的网络，yolov11-det如下图所示，这里面情况又不一样，我尝试了类似的方式使得某些节点的量化参数相同，但是最终生成的engine中还是没消除这些数据类型转换节点；

[lzcchl]

通过观察对yolov5自动、手动放置QDQ节点，我大概知道需要将下面红框内的参数设置成相等，但是这条规律这好像在我这个模型中不起作用，而且我设置完它们相等之后，为什么没有完全合并，为什么右边会有连续的两个QDQ节点，搞得头大。