PyTorch torch.dequantize 函数
Pytorch torch 参考手册torch.dequantize 是 PyTorch 中用于将量化张量反量化为浮点张量的函数。
函数定义
torch.dequantize(input)
使用示例
实例
import torch
# 创建输入张量
input = torch.tensor([[-1.0, 0.0], [1.0, 2.0]])
# 量化张量
quantized = torch.quantize_per_tensor(input, scale=0.1, zero_point=10, dtype=torch.quint8)
print("量化张量:")
print(quantized)
# 反量化
x = torch.dequantize(quantized)
print("反量化后的浮点张量:")
print(x)
# 创建输入张量
input = torch.tensor([[-1.0, 0.0], [1.0, 2.0]])
# 量化张量
quantized = torch.quantize_per_tensor(input, scale=0.1, zero_point=10, dtype=torch.quint8)
print("量化张量:")
print(quantized)
# 反量化
x = torch.dequantize(quantized)
print("反量化后的浮点张量:")
print(x)