Функция torch.quantized_max_pool1d в PyTorch
Справочное руководство Pytorch torch
torch.quantized_max_pool1dЭто функция в PyTorch, используемая для выполнения операций одномерного max pooling над квантованными тензорами. Эта функция используется для понижения размерности в квантованных сверточных нейронных сетях.
Определение функции
torch.quantized_max_pool1d(input, kernel_size, stride, padding, dilation)
Описание параметра
input: Входной квантованный тензор (3D: batch x channel x length)kernel_size: Размер окна пулингаstride: Stride (необязательно)padding: Padding (необязательно)dilation: Dilation (необязательно)
Пример использования
Пример
import torch
# Создать входной квантованный тензор (batch=1, channel=1, length=10)
input = torch.quantize_per_tensor(torch.randn(1, 1, 10), scale=0.1, zero_point=0, dtype=torch.quint8)
# Выполнить квантованный max pooling
output = torch.quantized_max_pool1d(input, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
print("Форма входных данных:", input.shape)
print("Форма выхода:", output.shape)
# Создать входной квантованный тензор (batch=1, channel=1, length=10)
input = torch.quantize_per_tensor(torch.randn(1, 1, 10), scale=0.1, zero_point=0, dtype=torch.quint8)
# Выполнить квантованный max pooling
output = torch.quantized_max_pool1d(input, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
print("Форма входных данных:", input.shape)
print("Форма выхода:", output.shape)
Результат вывода:
输入形状: torch.Size([1, 1, 10]) 输出形状: torch.Size([1, 1, 5])
Другие расширения