Функция torch.quantize_per_channel в PyTorch
Справочное руководство Pytorch torch
torch.quantize_per_channelЭто функция в PyTorch, используемая для создания квантованного тензора с поканальным квантованием.
Определение функции
torch.quantize_per_channel(input, scales, zero_points, axis, dtype)
Пример использования
Пример
import torch
# Создать входной тензор (2D)
input = torch.tensor([[-1.0, 0.0], [1.0, 2.0]])
# Квантовать по каналам
# scales: коэффициент масштабирования для каждого канала
# zero_points: нулевая точка для каждого канала
# axis: указать, по какому измерению выполнять квантование
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("Квантованный тензор:")
print(x)
print("Исходные значения после деквантования:")
print(x.dequantize())
# Создать входной тензор (2D)
input = torch.tensor([[-1.0, 0.0], [1.0, 2.0]])
# Квантовать по каналам
# scales: коэффициент масштабирования для каждого канала
# zero_points: нулевая точка для каждого канала
# axis: указать, по какому измерению выполнять квантование
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("Квантованный тензор:")
print(x)
print("Исходные значения после деквантования:")
print(x.dequantize())
Другие расширения