Unsupported qscheme: per channel affine

### 回答1：
这个错误信息通常是由PyTorch的版本问题导致的。如果你正在使用PyTorch 1.7.0或更早的版本，那么这个错误会出现。解决这个问题的方法是升级PyTorch到1.7.1或更高的版本，因为在这个版本中，PyTorch已经修复了这个问题。你可以通过运行以下命令来升级PyTorch：

pip install torch --upgrade

如果你已经安装了最新版本的PyTorch，但仍然遇到这个错误，请确保你的代码正确地调用了PyTorch中的函数，并检查你的代码是否存在语法或逻辑错误。

### 回答2：
"Unsupported q scheme: per channel affine"是一则错误信息，表明当前不支持的q scheme是"per channel affine"。

首先，'q scheme' 是指在图像编码中使用的一种量化方案。这个错误信息暗示着在处理图像时，尝试使用的量化方案是"per channel affine"，但目前的环境或工具不支持该方案。

"per channel affine"是一种分别对不同色彩通道实施独立调整的量化方案。通常，在图像编码中，为了降低数据的冗余度，需要将图像的色彩信息进行压缩和量化，从而减小图像文件的体积。不同的量化方案会使用不同的算法和参数，以实现不同的压缩质量和文件体积。

然而，"per channel affine"这个量化方案可能是一种较新的或比较特殊的方案，可能没有被当前的编码工具或环境所支持。这可能是由于压缩工具的版本较旧，或者是使用了不完全兼容的编码库。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 升级或更新图像处理工具或编码库，确保其支持"per channel affine"这个量化方案。

2. 更换使用不同的量化方案，可能是现有工具支持的其他方案，或者是一种更常见的、被广泛支持的常规量化方案。

3. 如果必须使用"per channel affine"这个量化方案，可以搜索并尝试其他编码工具或库，看看是否有其他支持该方案的选项可供使用。

总之，"Unsupported q scheme: per channel affine"错误表示当前环境或工具不支持特定的图像量化方案，需要进行调整或尝试其他方案来解决这个问题。

### 回答3：
"Unsupported qscheme: per channel affine"是一个错误消息，通常出现在深度学习中使用的一些库或框架中。它意味着不支持"per channel affine"这种量化方案。我们来进一步解释一下。

在深度学习中，量化是一种将浮点数模型参数转换为低位数格式（如整型）的技术。这样做可以提高模型的效率和性能，并减少模型存储和计算所需的资源。

而"per channel affine"则是一种特定的量化方案，它将每个数据通道的量化转换参数独立地计算和应用。通常情况下，量化方案会共享参数，这意味着所有数据通道共享一组相同的量化参数。但是，"per channel affine"则允许每个通道都有自己独立的参数。

然而，并非所有的库或框架都支持这种"per channel affine"的量化方案，所以当你尝试使用该方案时，会收到"Unsupported qscheme: per channel affine"的错误消息。这意味着你需要使用其他量化方案来替代或者使用支持"per channel affine"的库或框架。

总而言之，"Unsupported qscheme: per channel affine"是一个错误消息，意味着当前使用的库或框架不支持"per channel affine"的量化方案。解决方法是选择其他量化方案或使用支持"per channel affine"的库或框架。