BackendConfig¶

class torch.ao.quantization.backend_config.BackendConfig(name='')[source][source]¶

定义可在给定后端上量化的一组模式以及如何从这些模式生成参考量化模型的配置。

此上下文中的模式是指模块、函数、算子或上述的有向无环图。目标后端上支持的每个模式都可以通过 BackendPatternConfig 单独配置，配置内容包括：

支持的输入/输出激活、权重和偏置数据类型
如何插入观察者和量化/反量化操作以构建参考模式，以及
（可选）融合、QAT 和参考模块映射。

模式的格式在以下位置描述： https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/ao/quantization/backend_config/README.md

用法示例

import torch
from torch.ao.quantization.backend_config import (
    BackendConfig,
    BackendPatternConfig,
    DTypeConfig,
    ObservationType,
)

weighted_int8_dtype_config = DTypeConfig(
    input_dtype=torch.quint8,
    output_dtype=torch.quint8,
    weight_dtype=torch.qint8,
    bias_dtype=torch.float)

def fuse_conv2d_relu(is_qat, conv, relu):
    return torch.ao.nn.intrinsic.ConvReLU2d(conv, relu)

# For quantizing Linear
linear_config = BackendPatternConfig(torch.nn.Linear)             .set_observation_type(ObservationType.OUTPUT_USE_DIFFERENT_OBSERVER_AS_INPUT)             .add_dtype_config(weighted_int8_dtype_config)             .set_root_module(torch.nn.Linear)             .set_qat_module(torch.ao.nn.qat.Linear)             .set_reference_quantized_module(torch.ao.nn.quantized.reference.Linear)

# For fusing Conv2d + ReLU into ConvReLU2d
conv_relu_config = BackendPatternConfig((torch.nn.Conv2d, torch.nn.ReLU))             .set_observation_type(ObservationType.OUTPUT_USE_DIFFERENT_OBSERVER_AS_INPUT)             .add_dtype_config(weighted_int8_dtype_config)             .set_fused_module(torch.ao.nn.intrinsic.ConvReLU2d)             .set_fuser_method(fuse_conv2d_relu)

# For quantizing ConvReLU2d
fused_conv_relu_config = BackendPatternConfig(torch.ao.nn.intrinsic.ConvReLU2d)             .set_observation_type(ObservationType.OUTPUT_USE_DIFFERENT_OBSERVER_AS_INPUT)             .add_dtype_config(weighted_int8_dtype_config)             .set_root_module(torch.nn.Conv2d)             .set_qat_module(torch.ao.nn.intrinsic.qat.ConvReLU2d)             .set_reference_quantized_module(torch.ao.nn.quantized.reference.Conv2d)

backend_config = BackendConfig("my_backend")             .set_backend_pattern_config(linear_config)             .set_backend_pattern_config(conv_relu_config)             .set_backend_pattern_config(fused_conv_relu_config)