CANN/AMCT线性量化训练API文档

LinearQAT

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产品支持情况

功能说明

构造Linear的QAT算子。

函数原型

• 直接构造接口：

  qat = amct_pytorch.nn.module.quantization.linear.LinearQAT(in_features, out_features, bias, device, dtype, config)

• 基于原生算子构造接口：

  qat = amct_pytorch.nn.module.quantization.linear.LinearQAT.from_float(mod, config)

参数说明

表 1直接构造接口参数说明

config = { "retrain_enable":true, "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 } }

表 2基于原生算子构造接口

config = { "retrain_enable":true, "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 } }

返回值说明

• 直接构造：返回构造的QAT单算子实例。
• 基于原生算子构造：torch.nn.Module转化后的QAT单算子。

调用示例

• 直接构造：

  from amct_pytorch.nn.module.quantization.linear import LinearQAT LinearQAT(in_features=1, out_features=1, bias=True, device=None, dtype=None, config=None)

• 基于原生算子构造：

  import torch from amct_pytorch.nn.module.quantization.linear import LinearQAT linear_op = torch.nn.Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True, device=None, dtype=None) LinearQAT.from_float(mod=linear_op, config=None)

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