PyTorch Quantization：torch.ao.nn.quantized.functional.max_pool1dのサンプルコード集

PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.nn.quantized.functional.max_pool1d

torch.ao.nn.quantized.functional.max_pool1dは、PyTorch Quantizationで提供される1次元畳み込み最大プーリング層の量子化版です。この関数は、入力テンソルを量子化し、1次元畳み込み最大プーリング演算を実行し、結果を出力テンソルとして返します。

主な機能

• 1次元畳み込み最大プーリング演算の量子化
• 入力テンソルの量子化
• 様々なオプション設定

利点

• モデルの推論速度向上
• モデルのメモリ使用量削減
• 低電力デバイスでの動作可能

使い方

import torch.ao.nn.quantized.functional as qnnf

# 入力テンソル
input_tensor = torch.randn(1, 10, 28)

# プーリング設定
kernel_size = 3
stride = 2

# 量子化された最大プーリング層
output_tensor = qnnf.max_pool1d(input_tensor, kernel_size, stride)

# 出力テンソル
print(output_tensor)

詳細

• input_tensor: 入力テンソル。4次元テンソルで、(バッチサイズ, チャネル数, 入力シーケンス長) の形状を持つ必要があります。
• kernel_size: プーリングカーネルサイズ。整数またはタプルの値を受け取り、カーネルサイズを指定します。
• stride: プーリングストライド。整数またはタプルの値を受け取り、ストライドを指定します。
• other_args: その他のオプション設定。詳細はドキュメントを参照してください。

補足

• torch.ao.nn.quantized.functional.max_pool1dは、PyTorch Quantizationで提供される量子化機能の一部です。
• 量子化モデルを使用するには、事前トレーニング済みのモデルを量子化するか、独自のモデルを量子化訓練する必要があります。
• 量子化モデルは、従来のモデルよりも推論速度が速く、メモリ使用量が少ないことが期待できます。

PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.nn.quantized.functional.max_pool1dのサンプルコード

基本的な例

import torch
import torch.ao.nn.quantized.functional as qnnf

# 入力テンソル
input_tensor = torch.randn(1, 10, 28)

# プーリング設定
kernel_size = 3
stride = 2

# 量子化された最大プーリング層
output_tensor = qnnf.max_pool1d(input_tensor, kernel_size, stride)

# 出力テンソル
print(output_tensor)

パディング付きの例

import torch
import torch.ao.nn.quantized.functional as qnnf

# 入力テンソル
input_tensor = torch.randn(1, 10, 28)

# パディング設定
padding = 1

# プーリング設定
kernel_size = 3
stride = 2

# 量子化された最大プーリング層
output_tensor = qnnf.max_pool1d(input_tensor, kernel_size, stride, padding=padding)

# 出力テンソル
print(output_tensor)

異なるデータ型

import torch
import torch.ao.nn.quantized.functional as qnnf

# 入力テンソル
input_tensor = torch.randn(1, 10, 28, dtype=torch.float16)

# プーリング設定
kernel_size = 3
stride = 2

# 量子化された最大プーリング層
output_tensor = qnnf.max_pool1d(input_tensor, kernel_size, stride)

# 出力テンソルのデータ型
print(output_tensor.dtype)

その他のオプション

torch.ao.nn.quantized.functional.max_pool1dは、様々なオプション設定を受け付けます。詳細はドキュメントを参照してください。

import torch
import torch.ao.nn.quantized.functional as qnnf

# 入力テンソル
input_tensor = torch.randn(1, 10, 28)

# プーリング設定
kernel_size = 3
stride = 2

# オプション設定
dilation = 2
ceil_mode = True

# 量子化された最大プーリング層
output_tensor = qnnf.max_pool1d(input_tensor, kernel_size, stride, dilation=dilation, ceil_mode=ceil_mode)

# 出力テンソル
print(output_tensor)

torch.ao.nn.quantized.functional.max_pool1dは、PyTorch Quantizationで提供される1次元畳み込み最大プーリング層の量子化版です。この関数は、入力テンソルを量子化し、1次元畳み込み最大プーリング演算を実行し、結果を出力テンソルとして返します。

サンプルコードを参考に、

PyTorch Quantizationにおけるtorch.ao.nn.quantized.functional.max_pool1dの代替方法

torch.nn.MaxPool1d と torch.quantization.quantize_dynamic を組み合わせて、1 次元畳み込み最大プーリング層を動的に量子化することができます。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization as quantization

# モデル
model = nn.Sequential(
    nn.Conv1d(10, 20, 3),
    nn.MaxPool1d(3, 2),
    nn.Linear(20, 10),
)

# 動的量子化
model.qconfig = quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
quantized_model = quantization.quantize_dynamic(model, {torch.randn(1, 10, 28)})

# 推論
output = quantized_model(torch.randn(1, 10, 28))

カスタム量子化モジュール

独自の量子化モジュールを作成することもできます。

import torch
import torch.nn as nn

class QuantizedMaxPool1d(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size, stride):
        super().__init__()
        self.kernel_size = kernel_size
        self.stride = stride

    def forward(self, input_tensor):
        # 量子化処理
        quantized_input_tensor = ...

        # 最大プーリング演算
        output_tensor = nn.functional.max_pool1d(quantized_input_tensor, self.kernel_size, self.stride)

        # 逆量子化処理
        dequantized_output_tensor = ...

        return dequantized_output_tensor

# モデル
model = nn.Sequential(
    nn.Conv1d(10, 20, 3),
    QuantizedMaxPool1d(3, 2),
    nn.Linear(20, 10),
)

# 推論
output = model(torch.randn(1, 10, 28))

その他のライブラリ

PyTorch Quantization 以外にも、様々な量子化ライブラリが存在します。

これらのライブラリは、独自の量子化機能を提供している場合があります。

torch.ao.nn.quantized.functional.max_pool1d は、PyTorch Quantization で提供される 1 次元畳み込み最大プーリング層の量子化版です。しかし、torch.nn.MaxPool1d と torch.quantization.quantize_dynamic を組み合わせて動的に量子化したり、独自の量子化モジュールを作成したり、その他のライブラリを使用したりすることもできます。

最適な方法は、要件や環境によって異なります。