Python PyTorch prepare用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.quantization.prepare 的用法。

用法:

torch.quantization.prepare(model, inplace=False, allow_list=None, observer_non_leaf_module_list=None, prepare_custom_config_dict=None)

參數：

• model-要就地修改的輸入模型

• inplace-就地進行模型轉換，原始模塊發生突變

• allow_list-可量化模塊列表

• observer_non_leaf_module_list-我們要添加觀察者的非葉模塊列表

• prepare_custom_config_dict-為準備函數定製配置字典

為量化校準或quantization-aware 訓練準備模型副本。

量化配置應預先分配給.qconfig 屬性中的各個子模塊。

該模型將附加觀察者或假量化模塊，並且將傳播 qconfig。

# Example of prepare_custom_config_dict:
prepare_custom_config_dict = {
    # user will manually define the corresponding observed
    # module class which has a from_float class method that converts
    # float custom module to observed custom module
    "float_to_observed_custom_module_class": {
        CustomModule: ObservedCustomModule
    }
 }