Квантование
Создано: 09 окт. 2019 | Последнее обновление: 11 мая 2026
Мы централизуем всю разработку, связанную с квантованием, в torchao. Ознакомьтесь с новой страницей документации: https://docs.pytorch.org/ao/stable/index.html
План для существующих сценариев квантования:
-
Квантование в eager-режиме (
torch.ao.quantization.quantize,torch.ao.quantization.quantize_dynamic): перенесите код на использование API eager-режима torchaoquantize_. -
Квантование в режиме графа FX (
torch.ao.quantization.quantize_fx.prepare_fx,torch.ao.quantization.quantize_fx.convert_fx): перенесите код на использование API квантования pt2e в torchao (torchao.quantization.pt2e.quantize_pt2e.prepare_pt2e,torchao.quantization.pt2e.quantize_pt2e.convert_pt2e). - Квантование pt2e перенесено в torchao (pytorch/ao); подробнее см. pytorch/ao#2259.
Мы планируем удалить torch.ao.quantization в версии 2.10, если не возникнет препятствий, или в самой ранней версии PyTorch после устранения всех препятствий.
Справочник по API квантования (сохранён, поскольку API по-прежнему являются публичными)
Справочник по API квантования содержит документацию по API квантования, например по проходам квантования, операциям с квантованными тензорами, а также поддерживаемым квантованным модулям и функциям.
-
torch.ao.ns.fx.utils.compute_sqnr(x, y)[исходный код]
-
torch.ao.ns.fx.utils.compute_normalized_l2_error(x, y)[исходный код]
-
torch.ao.ns.fx.utils.compute_cosine_similarity(x, y)[исходный код]
© 2026, PyTorch Contributors
PyTorch has a BSD-style license, as found in the LICENSE file.
https://docs.pytorch.org/docs/2.14/quantization.html
