映射类型 ¶

class torch.ao.quantization.observer.MappingType(value, names=<未提供>, *values, module=None, qualname=None, type=None, start=1, boundary=None)[source][source] ¶

如何将浮点数映射为整数

对称映射意味着浮点数范围对称映射到整数范围，比如说我们有一个浮点数范围（-3.5，10.2）和整数范围（-8，7）（int4），我们将使用（-10.2，10.2）作为浮点数的范围，并将其映射到（-8，7），例如，比例 = (10.2 - (-10.2)) / (7 - (-8))

SYMMETRIC_NO_CLIPPING_ERR 是对称映射的一种变体，其中比例是 smin 和 smax 的最大值，其中 smin = min_val_neg / quant_min，smax = max_val_pos / quant_max。通过单独计算 smin 和 smax，可以减少负值的舍入误差，并且所有浮点数都不会超出范围。

非对称映射意味着我们直接将浮点数范围映射到整数范围，对于上述示例，我们将（-3.5，10.2）映射到（-8，7），并基于此映射计算量化参数，例如，比例 = (10.2 - (-3.5)) / (7 - (-8))