weight_only_linear

paddle.nn.quant. weight_only_linear ( x, weight, bias=None, weight_scale=None, weight_dtype='int8', arch=None ) [源代码]

应用两个张量的矩阵乘法。若提供了偏置，则进行偏置加法。

此方法要求 CUDA 版本不低于 11.2。

参数

  • x (Tensor) - 第一个输入张量，将被乘以，数据类型为 float16 或 bfloat16。

  • weight (Tensor) - 第二个输入张量，将被乘以。其秩必须为 2。

  • bias (Tensor|None) - 输入的偏置张量。如果为 None，则不执行偏置加法。否则，偏置将被加到矩阵乘法结果上。

  • weight_scale (Tensor|None) - 提供给权重的输入比例张量，用于反量化。其秩必须为 1。

  • weight_dtype (str) - 权重张量的数据类型，必须是 'int8', 'int4' 之一，默认为 'int8'。

  • arch (int) - 针对目标设备的计算架构。例如，A100 为 80，v100 为 70，如果您没有指定架构，我们将从您的设备获取架构，默认为 None。

返回

  • Tensor：输出张量，其数据类型与 x 相同。

代码示例：

>>> import paddle
>>> from paddle.nn.quant import weight_only_linear

>>> x = paddle.cast(paddle.randn([1, 2, 64]), dtype='float16')
>>> weight = paddle.cast(paddle.randint(0, 127, [32, 64]), dtype='int8')
>>> scale = paddle.randn([32], dtype='float32')
>>> bias = paddle.cast(paddle.randn([32]), dtype='float16')
>>> if paddle.device.cuda.get_device_capability()[0] >= 8:
...    out = weight_only_linear(x, weight, bias=bias, weight_scale=scale, weight_dtype='int8')
...    print(out.shape)
[1, 2, 32]