pytorch-quantization创建自定义量化模块

量化工具提供了几个量化的模块，如下所示：
QuantConv1d，QuantConv2d，QuantConv3d，pentConvtranspose1d，pentConvtranspose2D，pentConvTranSpose3D
QuantLinear
QuantAvgPool1d，QuantAvgPool2D，QuantAvgPool3D，Quantmaxpool1d，QuantMaxPool2D，QuantMaxPool3D
要量化模块，我们需要量化输入和权重（如果存在）。以下是3个主要用例：

1. 为只有输入的模块创建量化包装器
2. 为具有输入和权重的模块创建量化包装器。
3. 直接将 TensorQuantizer 模块添加到模型图中操作的输入。
   如果需要自动用量化版本替换原始模块（图中的节点），前两种方法非常有用。当需要在非常特定的位置手动将量化添加到模型图中时&