fake_quantize_affine_cachemask

torchao.quantization.fake_quantize_affine_cachemask(input: Tensor, block_size: Tuple[int, ...], scale: Tensor, zero_point: Optional[Tensor], quant_dtype: dtype, quant_min: Optional[Union[int, float]] = None, quant_max: Optional[Union[int, float]] = None, zero_point_domain: ZeroPointDomain = ZeroPointDomain.INT) → Tuple[Tensor, Tensor]

用于量化感知训练 (QAT) 的通用伪量化操作。这等效于调用 quantize_affine + dequantize_affine，但不包含 dtype 转换。

注意：与 fake_quantize_affine() 相比，这会消耗更多内存，并返回一个额外的异常值掩码，用于中间量化值。

:param 与 fake_quantize_affine() 相同。

返回:

一个包含 2 个元素的元组 (

最终的伪量化值，中间量化值的异常值掩码

)