ObserverBase

class torch.ao.quantization.observer.ObserverBase(dtype, is_dynamic=False) [исходный код]

Базовый модуль-наблюдатель. Любая реализация наблюдателя должна быть производной от этого класса.

Конкретные наблюдатели должны соответствовать тому же API. В методе forward они обновляют статистику наблюдаемого тензора. Кроме того, они должны предоставлять функцию calculate_qparams, которая вычисляет параметры квантования на основе собранной статистики.

Параметры:

• dtype – аргумент dtype для узла quantize, необходимый для реализации спецификации эталонной модели.
• is_dynamic (bool) – признак того, что наблюдатель является заполнителем для динамического квантования
• quantization (или статическое) –

classmethod with_args(**kwargs) [исходный код]

Обёртка, позволяющая создавать фабрики классов.

Это может быть полезно, если требуется создать классы с одинаковыми аргументами конструктора, но разными экземплярами. Можно использовать вместе с _callable_args

Пример:

>>> Foo.with_args = classmethod(_with_args)
>>> foo_builder = Foo.with_args(a=3, b=4).with_args(answer=42)
>>> foo_instance1 = foo_builder()
>>> foo_instance2 = foo_builder()
>>> id(foo_instance1) == id(foo_instance2)
False

classmethod with_callable_args(**kwargs) [исходный код]

Обёртка, позволяющая создавать аргументы фабрик классов, которые необходимо вызвать во время создания экземпляра.

Это может быть полезно, если требуется создать классы с одинаковыми аргументами конструктора, но разными экземплярами, и эти аргументы должны вычисляться только во время создания экземпляра. Можно использовать вместе с _with_args

Пример:

>>> Foo.with_callable_args = classmethod(_with_callable_args)
>>> Foo.with_args = classmethod(_with_args)
>>> foo_builder = Foo.with_callable_args(cur_time=get_time_func).with_args(name="dan")
>>> foo_instance1 = foo_builder()
>>> # wait 50
>>> foo_instance2 = foo_builder()
>>> id(foo_instance1.creation_time) == id(foo_instance2.creation_time)
False