ConvTranspose

规则原文

规则定位：quant-only

本页是 ax quant spec 的逐算子展开。本页与统一规范冲突时，以统一规范为准。

规则

• 输入激活、权重和输出激活都必须量化。
• 输入激活与输出激活的整数量化类型、scale 和 zero_point 相互独立。
• 激活量化类型从 U4 非对称、S8 对称或非对称、U8 非对称、S16 对称、U16 非对称中选择，粒度为 per-tensor。
• 权重只允许 S4 或 S8 对称 per-channel 量化，并且 axis = 1。
• U4 激活要求输入通道数为偶数；S4 权重要求输出通道数为偶数。
• bias 可省略、直接使用 FP32 initializer，或使用 S32 对称 per-channel 量化。
• 量化 bias 允许 FP32 initializer 经 Q/DQ，或 INT32 initializer 经 DQ。
• 量化 bias 必须逐通道满足 bias_scale = input_scale * weight_scale；该数值检查为 warn，受 check_value 控制，使用绝对阈值 1e-7 和相对阈值 1e-5 判定。
• group > 1 时不得使用量化 bias；无 bias 或 FP32 bias 不受此项限制。

本文档未增加限制的属性、shape 和输入形式，遵循模型声明 opset 下的 ONNX 语义。

与 Pattern 的关系

• ConvTranspose 后接 BatchNormalization 可以形成融合 Pattern，二者之间不插入 Q/DQ。
• ConvTranspose 可以继续连接非对称 Relu 或静态 Clip 分支局部融合尾。