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383a4c27
编写于
7月 30, 2021
作者:
片刻小哥哥
提交者:
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7月 30, 2021
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...
...
@@ -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
```
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