1.芯片型号：J5
2.天工开物开发包OpenExplorer版本：OE 1.1.29
3.问题定位：QAT训练
4.问题具体描述：你好，我当前定义了一个新的层，其中包含了一个nn.Parameter类型的变量
然后这个类的前推如下，请问edge_weights这个nn.Parameter类型的变量要如何量化？
您好~建议可以改写为：quant_edge_weights = self.quant(self.edge_weights)
这个self.edge_weights是一个可学习的权重。那么self.quant需要如何定义scale？是self.quant=QuantStub(scale=None), 还是self.quant=QuantStub(scale=1.0/128.0)
self.quant=QuantStub() 即可，根据输入动态统计
您好~torch.sum是可以被支持的（4.2.7.2. 支持的公版算子 — Horizon Open Explorer），eager mode需要替换（包括*、/、+也需要进行替换），fx mode不需要
你好，现在我在编译hbm时报错了。forward如下
出错在197行
报错信息：
File “/open_explorer/pyproject/bevod_v19/horizon_bev/hat/models/necks/bifpn.py”, line 197, in forward
quant_weights_sum=self.sum.sum(quant_relu_edge_weights,dim=0,keepdim=True)
File “/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/horizon_plugin_pytorch/utils/model_helper.py”, line 52, in _call_impl
result = func(mod, *input, **kwargs)
File “/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/horizon_plugin_pytorch/nn/quantized/functional_modules.py”, line 411, in sum
self.out_dtype,
File “/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/horizon_plugin_pytorch/march.py”, line 71, in wrapped_func
return func(*args, **kwargs, march=get_march())
File “/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/horizon_plugin_pytorch/utils/script_quantized_fn.py”, line 194, in wrapper
return fn(*args, **kwargs)
File “/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/horizon_plugin_pytorch/nn/quantized/functional.py”, line 1198, in sum
march,
File “/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/horizon_plugin_pytorch/nn/quantized/functional_impl.py”, line 1578, in _sum
r, x_scale, x_zero_point, “qint32”, scale, zero_point, dtype, march
File “/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/horizon_plugin_pytorch/nn/quantized/functional_impl.py”, line 89, in _requantize
march,
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)
请问您是对self.quant 配置了 per channel 量化吗？
我只做了这些设置。
请问没有对self.quant和self.edge_weight做额外配置吗？
这个配置是对整个模型设置int16吗？
在初始化中做了如下设置：
请问197行sum输入的shape是多少呀？