Función torch.quantize_per_channel de PyTorch
Manual de referencia de Pytorch torch
torch.quantize_per_channelEs una función en PyTorch que se utiliza para crear tensores cuantizados con cuantización por canal (per-channel).
Definición de la función
torch.quantize_per_channel(input, scales, zero_points, axis, dtype)
Ejemplo de uso
Ejemplo
import torch
# Crear el tensor de entrada (2D)
input = torch.tensor([[-1.0, 0.0], [1.0, 2.0]])
# Cuantizar por canal
# scales: factor de escala para cada canal
# zero_points: punto cero para cada canal
# axis: especifica a lo largo de qué dimensión se cuantiza
scales = torch.tensor([0.1, 0.2])
zero_points = torch.tensor([10, 10])
axis = 0
x = torch.quantize_per_channel(input, scales, zero_points, axis, dtype=torch.quint8)
print("Tensor cuantizado:")
print(x)
print("Descuantización de los valores originales:")
print(x.dequantize())
# Crear el tensor de entrada (2D)
input = torch.tensor([[-1.0, 0.0], [1.0, 2.0]])
# Cuantizar por canal
# scales: factor de escala para cada canal
# zero_points: punto cero para cada canal
# axis: especifica a lo largo de qué dimensión se cuantiza
scales = torch.tensor([0.1, 0.2])
zero_points = torch.tensor([10, 10])
axis = 0
x = torch.quantize_per_channel(input, scales, zero_points, axis, dtype=torch.quint8)
print("Tensor cuantizado:")
print(x)
print("Descuantización de los valores originales:")
print(x.dequantize())
Otras extensiones