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。
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