QConfig¶

class QConfig(weight_observer, act_observer, weight_fake_quant, act_fake_quant)[源代码]¶

一个配置类，指示如何对 QATModule 的 activation 和 weight 进行量化。有关详细用法，请参见 set_qconfig.

参数

weight_observer – 创建 Observer 实例的接口，指定获得权重(weight)的scale和zero_point的方法。
act_observer – 类似 weight_observer ，但该observer针对激活。
weight_fake_quant – 实例化一个 FakeQuantize 的接口，指示如何做 fake_quant 的计算。
act_observer – 类似 weight_fake_quant ，但针对激活。

实际案例

# Default EMA QConfig for QAT.
ema_fakequant_qconfig = QConfig(
    weight_observer=partial(MinMaxObserver, dtype="qint8_narrow"),
    act_observer=partial(ExponentialMovingAverageObserver, dtype="qint8"),
    weight_fake_quant=partial(FakeQuantize, dtype="qint8_narrow"),
    act_fake_quant=partial(FakeQuantize, dtype="qint8"),
)

每个参数都是一个 class 而不是一个实例。我们建议使用 functools.partial 来添加 class 的初始化参数，这样就不需要在 set_qconfig 中提供参数。

通常我们给权重设置“窄”范围版本 (比如“qint8_narrow”) 的数值类型，给激活值设置普通版本的类型。比如对以下乘加操作的结果 a * b + c * d ，如果四个变量都是数值类型为 qint8 的 -128，那么乘加之后的结果是 2^15 ，而这会超出 qint32 的表示范围。而权重的计算方式一般都是这种形式，所以需要将最小值缩窄到 -127 以避免溢出。

megengine.quantization

Observer