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docs/1.4/88.md

@@ -26,7 +26,7 @@ PyTorch 1.3 尚未在 CUDA 上提供量化的操作员实施-这是未来工作
 
 Note
 
-在准备量化模型时，有必要确保 qconfig 和用于量化计算的引擎与将在其上执行模型的后端匹配。 量化目前支持两个后端：fbgemm(用于 x86， [https://github.com/pytorch/FBGEMM](https://github.com/pytorch/FBGEMM))和 qnnpack(用于 ARM QNNPACK 库 [https://github.com）。 com / pytorch / QNNPACK](https://github.com/pytorch/QNNPACK))。 例如，如果您对量化要在 ARM 上运行的模型感兴趣，建议通过调用以下命令设置 qconfig：
+在准备量化模型时，有必要确保 qconfig 和用于量化计算的引擎与将在其上执行模型的后端匹配。 量化目前支持两个后端：fbgemm(用于 x86， [https://github.com/pytorch/FBGEMM](https://github.com/pytorch/FBGEMM))和 qnnpack(用于 ARM QNNPACK 库 [https://github.com/pytorch/QNNPACK](https://github.com/pytorch/QNNPACK))。 例如，如果您对量化要在 ARM 上运行的模型感兴趣，建议通过调用以下命令设置 qconfig：
 
 `qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('qnnpack')`
 
@@ -2133,4 +2133,4 @@ Parameters
 
 ```
 class torch.nn.quantized.dynamic.LSTM(*args, **kwargs)¶
-```
\ No newline at end of file
+```