torch.quantization.quantize_dynamic函数怎么使用

torch.quantization.quantize_dynamic函数可以用于对模型进行动态量化，具体使用方式如下：

import torch
import torchvision.models.quantization as models

# 加载模型
model = models.mobilenet_v2(pretrained=True)

# 创建量化配置
quant_config = torch.quantization.default_dynamic_qconfig

# 对模型进行动态量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Conv2d}, dtype=torch.qint8, config=quant_config)

# 使用量化模型进行预测
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = quantized_model(input)

其中，`torch.quantization.default_dynamic_qconfig`是默认的动态量化配置，`{torch.nn.Conv2d}`表示量化卷积层，`torch.qint8`表示量化的数据类型为8位整数。