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量化&反量化

量化操作可以将浮点数转换为低比特位数据表示,比如int8和 uint8.

Q(x_fp32, scale, zero_point) = round(x_fp32/scale) + zero_point,

量化后的数据可以经过反量化操作来获取浮点数

x_fp32 = (Q - zero_point)* scale 

pytorch中 quantize_per_tensor的解释

pytorch可以使用quantize_per_tensor函数来对一个浮点tensor做8bit量化.

    ts_quant = torch.quantize_per_tensor(ts, scale = 0.1, zero_point = 10, dtype = torch.quint8)print(f'fp32 ts:{ts}, quant ts:{ts_quant}, int_repr:{ts_quant.int_repr()}')# 截断后的浮点数.naive_quant = np.array([24.5, 1.0, 2.0]) / 0.1 + 10print(f'naive_quant:{naive_quant}')

打印结果:

fp32 ts:tensor([100.,   1.,   2.]), quant ts:tensor([24.5000,  1.0000,  2.0000], size=(3,), dtype=torch.quint8,quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=0.1, zero_point=10), int_repr:tensor([255,  20,  30], dtype=torch.uint8)
naive_quant:[255.  20.  30.]

有几点值得说明

• ts_quant直接打印出来的值并不是quint8数据,依然是个浮点,它表示的是映射到8bit后被截断剩下有效的浮点范围. scale=0.1的前提下,uint8只能表示出[0, 25.5]范围的浮点数,加上zero_point=10, 那么输入的浮点必须要在[0, 24.5]范围内才能被表示,超出部分会被截断,所以打印出来的是24.5, 1, 2.
• 浮点表示的[24.5, 1.0, 2.0]可以通过int_repr方法打印出定点表示.
• int_repr等效与naive_quant的实现