直方图观察器

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)

该模块记录张量值的运行直方图以及最小/最大值。calculate_qparams 将计算比例和零点。

参数

• bins (int) – 用于直方图的区间数

• dtype (dtype) – 实现参考模型规范所需的 quantize 节点的 dtype 参数

• qscheme – 要使用的量化方案

• reduce_range – 将量化数据类型的范围减少 1 位

• eps (Tensor) – float32 的 Epsilon 值，默认为 torch.finfo(torch.float32).eps。

比例和零点计算如下

1. 创建传入输入的直方图。

   直方图是持续计算的，每个观察到的新张量都会导致每个区间的范围发生变化。

2. 在直方图中的分布中搜索最佳的最小/最大值。

   最小/最大值的搜索确保相对于浮点模型最小化量化误差。

3. 与中的方式相同计算比例和零点

   MinMaxObserver