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)

在训练期间模拟量化和反量化操作。

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 指示伪量化是动态量化算子的占位符（choose_qparams -> q -> dq）还是静态量化算子的占位符（q -> dq）

• scale 定义用于量化的比例因子。

• zero_point 指定浮点型中 0 映射到的量化值

• fake_quant_enabled 控制在张量上应用伪量化的操作，请注意，统计信息仍然可以更新。

• observer_enabled 控制在张量上收集统计信息的操作

• dtype 指定使用伪量化模拟的量化数据类型，

  允许的值为 torch.qint8 和 torch.quint8。

参数

• observer (模块) – 用于观察输入张量上的统计信息并计算比例和零点的模块。

• observer_kwargs (可选) – 观察者模块的参数

变量

activation_post_process (模块) – 用户提供的模块，用于收集输入张量上的统计信息并提供计算比例和零点的方法。