FakeQuantize#
- class torch.ao.quantization.fake_quantize.FakeQuantize(observer=<class 'torch.ao.quantization.observer.MovingAverageMinMaxObserver'>, quant_min=None, quant_max=None, is_dynamic=False, **observer_kwargs)[source]#
模拟训练时的量化和反量化操作。
此模块的输出由以下公式给出:
x_out = ( clamp(round(x / scale + zero_point), quant_min, quant_max) - zero_point ) * scale
is_dynamic
指示 fake quantie 是动态量化算子(choose_qparams -> q -> dq)的占位符还是静态量化算子(q -> dq)。scale
定义了用于量化的尺度因子。zero_point
指定了浮点数 0 映射到的量化值。fake_quant_enabled
控制 fake 量化在张量上的应用,请注意统计数据仍可更新。observer_enabled
控制张量上的统计数据收集。dtype
指定正在通过 fake-quantization 模拟的量化 dtype,允许的值为 torch.qint8 和 torch.quint8。
- 参数
observer (module) – 用于观察输入张量上的统计数据并计算尺度和零点的模块。
observer_kwargs (optional) – 观察器模块的参数。
- 变量
activation_post_process (Module) – 用户提供的模块,用于收集输入张量上的统计数据并提供计算尺度和零点的方法。