在python中，slowfast怎样使用int_classes

`int_classes`是PyTorch的一个内置枚举类型，用于表示整数量化的不同策略。在SlowFast模型中，`int_classes`常常被用于定义网络中的量化操作，例如`nn.quantization.DeQuantStub`和`nn.quantization.QuantStub`。

以下是一个使用`int_classes`进行量化的例子代码：

import torch.nn as nn
import torch.nn.quantized as nnq

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.quant = nnq.QuantStub()
        self.dequant = nnq.DeQuantStub()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

    def forward(self, x):
        x = self.quant(x)
        x = self.conv(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dequant(x)
        return x

# 定义量化策略
qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
qconfig.activation = torch.quantization.QuantizationMode.SYMMETRIC
qconfig.weight = torch.quantization.QuantizationMode.PER_CHANNEL_SYMMETRIC

# 量化模型
model = MyModel()
model.qconfig = qconfig
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
torch.quantization.convert(model, inplace=True)

# 使用量化过的模型
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output_data = model(input_data)

在这个例子中，我们定义了一个`MyModel`类，其中包含一个卷积层和一个ReLU激活函数。我们使用`nnq.QuantStub`和`nnq.DeQuantStub`对输入和输出进行量化和反量化，使用`int_classes`来定义量化的策略，例如`SYMMETRIC`和`PER_CHANNEL_SYMMETRIC`。最后，我们使用`torch.quantization.prepare`和`torch.quantization.convert`将模型量化，并使用量化后的模型进行推理。