使用fake quantize对convtranspose2d函数进行量化
时间: 2024-06-11 12:08:14 浏览: 19
在PyTorch中,可以使用torch.quantization.FakeQuantize函数对卷积转置函数进行量化。
具体步骤如下:
1. 导入所需的库和模块:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization as quant
```
2. 定义一个卷积转置层:
```
conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
```
3. 定义输入数据:
```
input_data = torch.randn(1, 3, 24, 24)
```
4. 对卷积转置层进行量化:
```
quantized_conv_transpose = quant.FakeQuantize.with_args(observer=quant.MovingAverageMinMaxObserver,
quant_min=0,
quant_max=255)(conv_transpose)
```
上述代码中,使用了MovingAverageMinMaxObserver来估计输入数据的最小值和最大值,然后将其量化到0-255的整数范围内。
5. 对输入数据进行量化:
```
quantized_input_data = quant.fake_quantize_per_tensor_affine(input_data,
scale=1/255,
zero_point=0,
quant_min=0,
quant_max=255,
dtype=torch.quint8)
```
上述代码中,使用了fake_quantize_per_tensor_affine函数对输入数据进行量化,将其缩放到0-255的整数范围内,并使用quint8数据类型存储。
6. 对量化后的卷积转置层和输入数据进行前向计算:
```
output_data = quantized_conv_transpose(quantized_input_data)
```
通过以上步骤,我们就完成了对卷积转置函数的量化。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)