PyTorch torch.fake_quantize_per_tensor_affine Funktion
PyTorch torch-Referenzhandbuch
torch.fake_quantize_per_tensor_affineist eine Funktion in PyTorch, die dazu verwendet wird, eine Fake-Quantisierung auf Tensorebene an Tensoren durchzuführen.
Funktionsdefinition
torch.fake_quantize_per_tensor_affine(input, scale, zero_point, quant_min, quant_max)
Anwendungsbeispiel
Beispiel
import torch
# Eingabe-Tensor erstellen
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)
# Skalierungsfaktor und Nullpunkt definieren
scale = torch.tensor(1.5)
zero_point = torch.tensor(0)
# Fake-Quantisierung auf Tensorebene durchführen
y = torch.fake_quantize_per_tensor_affine(x, scale, zero_point, quant_min=0, quant_max=255)
print("Quantisierte Form:", y.shape)
# Eingabe-Tensor erstellen
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)
# Skalierungsfaktor und Nullpunkt definieren
scale = torch.tensor(1.5)
zero_point = torch.tensor(0)
# Fake-Quantisierung auf Tensorebene durchführen
y = torch.fake_quantize_per_tensor_affine(x, scale, zero_point, quant_min=0, quant_max=255)
print("Quantisierte Form:", y.shape)
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