PyTorch Tensor の量子化を行う他の方法

PyTorch Tensor の int_repr メソッド解説

torch.Tensor.int_repr は、PyTorch の Tensor オブジェクトの量子化された値を整数表現に変換するメソッドです。量子化とは、浮動小数点数を整数に変換することで、メモリ使用量と計算コストを削減する技術です。

int_repr メソッドは、以下の引数を受け取ります。

• self: 対象となる Tensor オブジェクト
• qscheme: 量子化スキーム。デフォルトは torch.per_tensor_affine です。
• reduce_range: True の場合、値の範囲を縮小します。デフォルトは False です。

int_repr メソッドは、以下の値を返します。

• 量子化された値を格納する torch.Tensor オブジェクト

int_repr メソッドの例

import torch

# 10 個のランダムな浮動小数点数を含む Tensor を作成
x = torch.randn(10)

# Tensor を量子化
q_x = torch.quantize_per_tensor(x, 0.1, 10)

# 量子化された値を整数表現に変換
int_repr = q_x.int_repr()

# 整数表現を出力
print(int_repr)

int_repr メソッドは、以下の用途で使用できます。

• 量子化されたモデルの保存
• 量子化されたモデルのデバッグ

注意事項

• int_repr メソッドは、量子化された Tensor オブジェクトに対してのみ使用できます。
• int_repr メソッドで返される Tensor オブジェクトは、元の Tensor オブジェクトとは異なる形状を持つ場合があります。

PyTorch Tensor の int_repr メソッドのサンプルコード

基本的な使用例

import torch

# 10 個のランダムな浮動小数点数を含む Tensor を作成
x = torch.randn(10)

# Tensor を量子化
q_x = torch.quantize_per_tensor(x, 0.1, 10)

# 量子化された値を整数表現に変換
int_repr = q_x.int_repr()

# 整数表現を出力
print(int_repr)

reduce_range オプションの使用

# reduce_range オプションを True に設定して、値の範囲を縮小
int_repr = q_x.int_repr(reduce_range=True)

# 整数表現を出力
print(int_repr)

特定の量子化スキームの使用

# qscheme オプションを使用して、量子化スキームを指定
int_repr = q_x.int_repr(qscheme=torch.per_channel_affine)

# 整数表現を出力
print(int_repr)

保存と読み込み

# 量子化された Tensor を保存
torch.save(q_x, "quantized_tensor.pt")

# 量子化された Tensor を読み込み
q_x_loaded = torch.load("quantized_tensor.pt")

# 量子化された値を整数表現に変換
int_repr = q_x_loaded.int_repr()

# 整数表現を出力
print(int_repr)

推論での使用

# 量子化されたモデルを推論に使用
y = model(q_x)

# 推論結果を出力
print(y)

デバッグ

# int_repr メソッドを使用して、量子化された Tensor の値を確認
print(int_repr)

# debugger を使用して、量子化された Tensor の値を確認
import pdb; pdb.set_trace()

PyTorch Tensor の量子化を行う他の方法

torch.quantize 関数は、Tensor を量子化し、量子化された Tensor とスケールとゼロポイントを含む torch.qscheme オブジェクトを返します。

q_x, scale, zero_point = torch.quantize(x, 0.1, 10)

torch.quantization モジュールは、量子化を行うための様々なツールを提供します。

from torch.quantization import quantize

q_x = quantize(x, dtype=torch.qint8)

カスタム量子化

上記の方法は、PyTorch が提供する標準的な量子化方法です。より高度な量子化を行う場合は、カスタム量子化を実装することができます。