Python PyTorch quantized_max_pool2d用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.quantized_max_pool2d 的用法。

用法:

torch.quantized_max_pool2d(input, kernel_size, stride=[], padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) → Tensor

参数：

• input(Tensor) -量化张量

• kernel_size(list of int) -滑动窗口的大小

• stride(list of int， 可选的) -滑动窗口的步幅

• padding(list of int， 可选的) -要在两边添加填充，必须 >= 0 和 <= kernel_size /2

• dilation(list of int， 可选的) -滑动窗口内元素之间的步幅，必须 > 0。默认 1

• ceil_mode(bool,可选的) -如果为 True，将使用 ceil 而不是 floor 来计算输出形状。默认为假。

返回：

应用了max_pool2d 的量化张量。

返回类型：

Tensor

在由多个输入平面组成的输入量化张量上应用 2D 最大池化。

例子：

>>> qx = torch.quantize_per_tensor(torch.rand(2, 2, 2, 2), 1.5, 3, torch.quint8)
>>> torch.quantized_max_pool2d(qx, [2,2])
tensor([[[[1.5000]],

        [[1.5000]]],


        [[[0.0000]],

        [[0.0000]]]], size=(2, 2, 1, 1), dtype=torch.quint8,
    quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=1.5, zero_point=3)