QConfig

class torch.ao.quantization.qconfig.QConfig(activation, weight)

描述了如何通过为激活和权重分别提供设置（观察器类）来量化层或网络的一部分。

注意，QConfig 需要包含观察器类（如 MinMaxObserver）或一个在调用时返回实例的可调用对象，而不是具体的观察器实例本身。量化准备函数将为每个层实例化观察者多次。

观察器类通常具有合理的默认参数，但可以使用 with_args 方法（类似于 functools.partial）进行覆盖：

my_qconfig = QConfig(
    activation=MinMaxObserver.with_args(dtype=torch.qint8),
    weight=default_observer.with_args(dtype=torch.qint8))