torch.quantize_per_tensor

torch.quantize_per_tensor(input, scale, zero_point, dtype) → Tensor

将一个浮点张量转换为具有指定比例和零点的量化张量。

参数

• 输入 (Tensor) – 需要量化的浮点张量或张量列表

• scale (float 或 Tensor) – 量化过程中应用的比例因子

• zero_point (int 或 Tensor) – 表示浮点零的整数偏移量

• dtype (torch.dtype) – 返回张量所需的數據類型。必須是以下量化数据类型之一：torch.quint8, torch.qint8, torch.qint32

返回值

一个新的量化张量或一个包含多个量化张量的列表。

返回类型

张量

示例：

>>> torch.quantize_per_tensor(torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0]), 0.1, 10, torch.quint8)
tensor([-1.,  0.,  1.,  2.], size=(4,), dtype=torch.quint8,
       quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=0.1, zero_point=10)
>>> torch.quantize_per_tensor(torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0]), 0.1, 10, torch.quint8).int_repr()
tensor([ 0, 10, 20, 30], dtype=torch.uint8)
>>> torch.quantize_per_tensor([torch.tensor([-1.0, 0.0]), torch.tensor([-2.0, 2.0])],
>>> torch.tensor([0.1, 0.2]), torch.tensor([10, 20]), torch.quint8)
(tensor([-1.,  0.], size=(2,), dtype=torch.quint8,
    quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=0.1, zero_point=10),
    tensor([-2.,  2.], size=(2,), dtype=torch.quint8,
    quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=0.2, zero_point=20))
>>> torch.quantize_per_tensor(torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0]), torch.tensor(0.1), torch.tensor(10), torch.quint8)
tensor([-1.,  0.,  1.,  2.], size=(4,), dtype=torch.quint8,
   quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=0.10, zero_point=10)