Conv2dQAT
功能说明
构造Conv2d的QAT算子。
函数原型
直接构造接口：
amct_pytorch.nn.module.quantization.conv2d.Conv2dQAT(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, bias, padding_mode, device, dtype, config)
基于原生算子构造接口：
amct_pytorch.nn.module.quantization.conv2d.Conv2dQAT.from_float(mod, config)
参数说明
参数名 |
输入/输出 |
含义 |
使用限制 |
|---|---|---|---|
in_channels |
输入 |
输入channel个数 |
数据类型：int 必填 |
out_channels |
输入 |
输出channel个数 |
数据类型：int 必填 |
kernel_size |
输入 |
卷积核大小 |
数据类型：int/tuple 必填 |
stride |
输入 |
卷积步长 |
数据类型：int/tuple 默认值为1 |
padding |
输入 |
填充大小 |
数据类型：int/tuple 默认值为0 |
dilation |
输入 |
kernel元素之间的间距 |
数据类型：int/tuple 默认值为1 |
groups |
输入 |
输入和输出的连接关系 |
数据类型：int 默认值为1 |
bias |
输入 |
是否开启偏值项参与学习 |
数据类型：bool 默认值为True |
padding_mode |
输入 |
填充方式 |
仅支持zeros |
device |
输入 |
运行设备 |
默认值：None |
dtype |
输入 |
torch数值类型 |
torch数据类型， 仅支持torch.float32 |
config |
输入 |
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_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 |
含义 |
使用限制 |
|---|---|---|---|
mod |
输入 |
待量化的原生Conv2d算子 |
数据类型：torch.nn.Module |
config |
输入 |
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_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 |
返回值说明
生成一个Conv2d对应QAT算子，用于后续量化感知训练。
调用示例
直接构造：
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from amct_pytorch.nn.module.quantization.conv2d import Conv2dQAT Conv2dQAT(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=1, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None, config=None) |
基于原生算子构造：
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import torch from amct_pytorch.nn.module.quantization.conv2d import Conv2dQAT conv2d_op = torch.nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=1, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) Conv2dQAT.from_float(mod=conv2d_op, config=None) |
