quantize_dynamic

class torch.ao.quantization.quantize_dynamic(model, qconfig_spec=None, dtype=torch.qint8, mapping=None, inplace=False)

将浮点模型转换为动态（即仅权重）量化模型。

用动态（仅权重）量化版本替换指定的模块并输出量化模型。

最简单的用法是提供 dtype 参数，可以是 float16 或 qint8。默认情况下，仅权重量化对权重较大的层执行，例如 Linear 和 RNN 变体。

可以使用 qconfig 和 mapping 进行细粒度控制，它们的作用与 quantize() 类似。如果提供了 qconfig，则 dtype 参数将被忽略。

参数

• model – 输入模型

• qconfig_spec –

  以下两者之一：

  • 一个字典，将子模块的名称或类型映射到量化配置，qconfig 应用于给定模块的所有子模块，除非子模块已指定 qconfig（当子模块已有 qconfig 属性时）。字典中的条目需要是 QConfig 实例。

  • 要应用动态量化的类型和/或子模块名称集合，在这种情况下使用 dtype 参数来指定位宽

• inplace – 就地执行模型转换，原始模块将被修改

• mapping – 将子模块类型映射到需要替换子模块的对应动态量化版本的类型