添加量化与反量化

class torch.ao.quantization.add_quant_dequant(module)

如果叶子子模块具有有效的qconfig，则将其包裹在QuantWrapper中。 请注意，此函数将就地修改模块的子模块，并且它还可以返回一个新模块，该模块将输入模块包裹起来。

Parameters

• 模块 – 包含所有叶子模块的qconfig属性的输入模块

• quantize (我们想要) –

Returns

要么是基于qconfig的QuantWrapper包装的带有子模块的就地修改模块，要么是一个新的QuantWrapper模块，该模块包装了输入模块，后一种情况仅在输入模块是叶模块并且我们希望对其进行量化时发生。