HistogramObserver#
- class torch.ao.quantization.observer.HistogramObserver(bins=2048, dtype=torch.quint8, qscheme=torch.per_tensor_affine, reduce_range=False, quant_min=None, quant_max=None, factory_kwargs=None, eps=1.1920928955078125e-07, is_dynamic=False, **kwargs)[source]#
该模块记录张量值的运行直方图以及最小值/最大值。
calculate_qparams
将计算 scale 和 zero_point。- 参数
scale 和 zero point 的计算方法如下:
- 创建输入张量的直方图。
直方图是连续计算的,并且每个 bin 的范围会随着观察到的新张量而变化。
- 在直方图中搜索分布以获得最优的 min/max 值。
min/max 值的搜索确保了与浮点模型相比,量化误差的最小化。
- 计算 scale 和 zero point 的方法与
MinMaxObserver