MovingAveragePerChannelMinMaxObserver

class torch.ao.quantization.observer.MovingAveragePerChannelMinMaxObserver(averaging_constant=0.01, ch_axis=0, dtype=torch.quint8, qscheme=torch.per_channel_affine, reduce_range=False, quant_min=None, quant_max=None, eps=1.1920928955078125e-07, is_dynamic=False, **kwargs)

用于根据运行时的每通道最小值和最大值计算量化参数的观察者模块。

此观察者使用张量的最小值/最大值统计信息来计算每通道的量化参数。模块记录输入张量的运行最小值和最大值，并使用此统计信息计算量化参数。

参数

• averaging_constant – 用于最小值/最大值的平均常数。

• ch_axis – 通道轴

• dtype – 量化数据类型

• qscheme – 要使用的量化方案

• reduce_range – 将量化数据类型的范围减小 1 位

• quant_min – 最小量化值。如果未指定，将遵循 8 位设置。

• quant_max – 最大量化值。如果未指定，将遵循 8 位设置。

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

量化参数的计算方式与 MovingAverageMinMaxObserver 中相同，不同之处在于运行的最小值/最大值按通道存储。因此，缩放比例和零点也按通道计算。

注意

如果运行最小值等于运行最大值，则缩放比例和零点设置为 1.0 和 0。