产品 |
是否支持 |
|---|---|
√ |
|
√ |
|
√ |
|
√ |
构造Linear的QAT算子。
1 | qat = amct_pytorch.nn.module.quantization.linear.LinearQAT(in_features, out_features, bias, device, dtype, config) |
1 | qat = amct_pytorch.nn.module.quantization.linear.LinearQAT.from_float(mod, config) |
参数名 |
输入/输出 |
说明 |
|---|---|---|
in_features |
输入 |
含义：输入特征数。 数据类型：int |
out_features |
输入 |
含义：输出特征数。 数据类型：int |
bias |
输入 |
含义：是否开启偏值项参与学习。 数据类型：bool，其他数据类型（比如整数，字符串，列表等）按照Python真值判断规则转换。 默认值为True |
device |
输入 |
含义：运行设备。 默认值：None |
dtype |
输入 |
含义：torch数值类型。 数据类型：torch数据类型， 仅支持torch.float32 |
config |
输入 |
含义：量化配置，配置参考样例如下，量化配置参数的具体说明请参见量化配置参数说明。 config = {
"retrain_enable":true,
"retrain_data_config": {
"dst_type": "INT8",
"batch_num": 10,
"fixed_min": False,
"clip_min": -1.0,
"clip_max": 1.0
},
"retrain_weight_config": {
"dst_type": "INT8",
"weights_retrain_algo": "arq_retrain",
"channel_wise": False
}
}
数据类型：dict 默认值：None |
参数名 |
输入/输出 |
说明 |
|---|---|---|
mod |
输入 |
含义：待量化的原生Linear算子。 数据类型：torch.nn.Module |
config |
输入 |
含义：量化配置。配置参考样例如下，量化配置参数的具体说明请参见量化配置参数说明。 config = {
"retrain_enable":true,
"retrain_data_config": {
"dst_type": "INT8",
"batch_num": 10,
"fixed_min": False,
"clip_min": -1.0,
"clip_max": 1.0
},
"retrain_weight_config": {
"dst_type": "INT8",
"weights_retrain_algo": "arq_retrain",
"channel_wise": False
}
}
数据类型：dict 默认值：None |
1 2 3 4 | from amct_pytorch.nn.module.quantization.linear import LinearQAT LinearQAT(in_features=1, out_features=1, bias=True, device=None, dtype=None, config=None) |
1 2 3 4 5 6 | import torch from amct_pytorch.nn.module.quantization.linear import LinearQAT linear_op = torch.nn.Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True, device=None, dtype=None) LinearQAT.from_float(mod=linear_op, config=None) |