如何将两个 PyTorch 量化张量矩阵相乘？

Question

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

使用在 CPU 上运行的PyTorch量化张量。我因此尝试

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...

..并得到了错误

运行时错误：无法使用来自“QuantizedCPUTensorId”后端的参数运行“aten::mm”。'aten::mm' 仅适用于这些后端：[CUDATensorId、SparseCPUTensorId、VariableTensorId、CPUTensorId、SparseCUDATensorId]。

是不支持矩阵乘法，还是我做错了什么？

Answer 1

实现量化矩阵的矩阵乘法并不简单。因此，“传统”矩阵乘法 ( @) 不支持它（正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)