PyTorch torch.quantize_per_tensor-Funktion
PyTorch torch Referenzhandbuch
torch.quantize_per_tensorEs ist eine Funktion in PyTorch, die verwendet wird, um einen quantisierten Tensor mit Per-Tensor-Quantisierung zu erstellen.
Funktionsdefinition
torch.quantize_per_tensor(input, scale, zero_point, dtype)
Anwendungsbeispiel
Beispiel
import torch
# Eingabe-Tensor erstellen
input = torch.tensor([[-1.0, 0.0], [1.0, 2.0]])
# Pro Tensor quantisieren
# scale: Quantisierungs-Skalierungsfaktor
# zero_point: Nullpunkt
# dtype: Quantisierungsdatentyp
x = torch.quantize_per_tensor(input, scale=0.1, zero_point=10, dtype=torch.quint8)
print("Quantisierter Tensor:")
print(x)
print("Dequantisierte Originalwerte:")
print(x.dequantize())
# Eingabe-Tensor erstellen
input = torch.tensor([[-1.0, 0.0], [1.0, 2.0]])
# Pro Tensor quantisieren
# scale: Quantisierungs-Skalierungsfaktor
# zero_point: Nullpunkt
# dtype: Quantisierungsdatentyp
x = torch.quantize_per_tensor(input, scale=0.1, zero_point=10, dtype=torch.quint8)
print("Quantisierter Tensor:")
print(x)
print("Dequantisierte Originalwerte:")
print(x.dequantize())
Andere Erweiterungen