Función torch.fake_quantize_per_channel_affine de PyTorch
Manual de referencia de Pytorch torch
torch.fake_quantize_per_channel_affineEs una función de PyTorch utilizada para realizar cuantización falsa (Fake Quantization) a nivel de canal en tensores, comúnmente utilizada en el entrenamiento con cuantización.
Definición de la función
torch.fake_quantize_per_channel_affine(input, scale, zero_point, axis, quant_min, quant_max)
Ejemplo de uso
Ejemplo
import torch
# Crear tensor de entrada
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)
# Definir el factor de escala y el punto cero
scale = torch.tensor([1.0, 1.2, 1.5])
zero_point = torch.tensor([0, 0, 0], dtype=torch.long)
# Realizar cuantización falsa a nivel de canal
y = torch.fake_quantize_per_channel_affine(x, scale, zero_point, axis=1, quant_min=0, quant_max=255)
print("Forma después de la cuantización:", y.shape)
# Crear tensor de entrada
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)
# Definir el factor de escala y el punto cero
scale = torch.tensor([1.0, 1.2, 1.5])
zero_point = torch.tensor([0, 0, 0], dtype=torch.long)
# Realizar cuantización falsa a nivel de canal
y = torch.fake_quantize_per_channel_affine(x, scale, zero_point, axis=1, quant_min=0, quant_max=255)
print("Forma después de la cuantización:", y.shape)
Otras extensiones