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pytorch - 如何对两个 PyTorch 量化张量进行矩阵相乘？

问题描述

我是张量量化的新手，并尝试做一些简单的事情

import torch
x = torch.rand(10, 3)
y = torch.rand(10, 3)

x@y.T

在 CPU 上运行PyTorch量化张量。我因此尝试了

scale, zero_point = 1e-4, 2
dtype = torch.qint32
qx = torch.quantize_per_tensor(x, scale, zero_point, dtype)
qy = torch.quantize_per_tensor(y, scale, zero_point, dtype)

qx@qy.T # I tried...

..并得到错误

RuntimeError：无法使用来自“QuantizedCPUTensorId”后端的参数运行“aten::mm”。'aten::mm' 仅适用于以下后端：[CUDATensorId, SparseCPUTensorId, VariableTensorId, CPUTensorId, SparseCUDATensorId]。

是不支持矩阵乘法，还是我做错了什么？

标签： pytorchmatrix-multiplicationquantization

解决方案

为量化矩阵实现矩阵乘法并不简单。因此，“常规”矩阵乘法 ( @) 不支持它（如您的错误消息所示）。

您应该查看量化操作，例如torch.nn.quantized.functional.linear：

torch.nn.quantized.functional.linear(qx[None,...], qy.T)

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