torch.ao.quantization.observer#

`ObserverBase`	observer 的基模块
`_ObserverBase`	所有 qint/quint8 观测者的内部公共基类。
`MinMaxObserver`	根据运行的最大值和最小值计算量化参数的观测器模块。
`MovingAverageMinMaxObserver`	基于最小值和最大值的移动平均计算量化参数的观测器模块。
`PerChannelMinMaxObserver`	基于逐通道运行的最小值和最大值计算量化参数的观测者模块。
`MovingAveragePerChannelMinMaxObserver`	基于逐通道运行的最小值和最大值计算量化参数的观测者模块。
`HistogramObserver`	该模块记录张量值的运行直方图以及最小/最大值。
`FixedQParamsObserver`	在训练时间内用固定的量化参数仿真量化和去量化的观测者。
`PlaceholderObserver`	观测者不做任何事情，只是把它的配置传递给量化模块的 `.from_float()`。
`RecordingObserver`	该模块主要用于调试，并在运行时记录张量值。
`NoopObserver`	观测者不做任何事情，只是把它的配置传递给量化模块的 `.from_float()`。
`ReuseInputObserver`	当我们想从产生输入张量的算子中重用观测者时，就会使用这个观测者，通常用于像 reshape 这样的算子，例如
`default_debug_observer`	默认 debug-only 观测者。
`default_dynamic_quant_observer`	动态量化的默认观测者。
`default_float_qparams_observer`	浮点零点的默认观测者。
`default_float_qparams_observer_4bit`	用于浮点零点和 4 bit 激活的默认观测者。
`default_observer`	静态量化的默认观测者，通常用于调试。
`default_per_channel_weight_observer`	默认的 per-channel 权重观测者，通常用于支持 per-channel 权重量化的后端，如 `fbgemm`。
`default_placeholder_observer`	默认占位符观测者，通常用于量化 `torch.float16`。
`default_weight_observer`	默认权重观测者。
`default_reuse_input_observer`	Default observer for operators like reshape that reuses the observer of input to the operator

警告

请使用 quant_min 和 quant_max 来指定观测者的范围。 reduce_range 将在未来的 PyTorch 版本中弃用。

默认观测者 qscheme 只能选择以下选项之一：

torch.per_tensor_affine
torch.per_tensor_symmetric
torch.per_channel_affine
torch.per_channel_symmetric

默认观测者 dtype 只能选择以下选项之一： qint8、quint8、quint4x2

torch.ao.quantization

torch.ao.quantization.observer.ObserverBase