Conv3d

class torch.ao.nn.quantized.Conv3d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)

对量化输入信号应用三维卷积，该信号由多个量化输入平面组成。

有关输入参数、参数和实现的详细信息，请参阅 Conv3d。

注意

padding_mode 参数仅支持 zeros。

注意

输入数据类型仅支持 torch.quint8。

变量

• weight (Tensor) – 来自可学习权重参数的打包张量。

• scale (Tensor) – 输出尺度的标量

• zero_point (Tensor) – 输出零点的标量

有关其他属性，请参阅 Conv3d。

示例

>>> # With square kernels and equal stride
>>> m = nn.quantized.Conv3d(16, 33, 3, stride=2)
>>> # non-square kernels and unequal stride and with padding
>>> m = nn.quantized.Conv3d(16, 33, (3, 5, 5), stride=(1, 2, 2), padding=(1, 2, 2))
>>> # non-square kernels and unequal stride and with padding and dilation
>>> m = nn.quantized.Conv3d(16, 33, (3, 5, 5), stride=(1, 2, 2), padding=(1, 2, 2), dilation=(1, 2, 2))
>>> input = torch.randn(20, 16, 56, 56, 56)
>>> # quantize input to quint8
>>> q_input = torch.quantize_per_tensor(input, scale=1.0, zero_point=0, dtype=torch.quint8)
>>> output = m(q_input)

classmethod from_float(mod, use_precomputed_fake_quant=False)

从浮点模块或 qparams_dict 创建量化模块。

参数

mod (Module) – 一个浮点模块，由 torch.ao.quantization 工具生成或用户提供