ObserverBase

class torch.ao.quantization.observer.ObserverBase(dtype, is_dynamic=False)

基礎觀察者模組。任何觀察者實作都應由此類別衍生。

具體觀察者應遵循相同的 API。在 forward 中，它們將更新觀察到的張量的統計資訊。並且它們應提供一個 calculate_qparams 函數，該函數可計算給定收集的統計資訊的量化參數。

參數

• dtype – quantize 節點的 dtype 引數，需要實作參考模型規格。

• is_dynamic (bool) – 指示觀察者是否為動態量化的預留位置

• 量化 (或靜態) –

classmethod with_args(**kwargs)

允許建立類別工廠的封裝器。

當需要建立具有相同建構子引數但不同實例的類別時，這會很有用。 可以與 _callable_args 結合使用

範例

>>> 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)

允許建立需要在建構時呼叫的類別工廠引數的封裝器。

當需要建立具有相同建構子引數但不同實例的類別，且這些引數僅應在建構時計算時，這會很有用。 可以與 _with_args 結合使用

範例

>>> 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