带有 numpy/pytorch 的量化向量

【问题标题】：quantization vector with numpy/pytorch带有 numpy/pytorch 的量化向量
【发布时间】：2021-03-02 00:26:26
【问题描述】：

我已将量化值创建为：{0.0, 0.5, 1.0}，并希望根据该集合对向量进行量化。例如，给定向量[0.1, 0.1, 0.9, 0.8, 0.6, 0.6] 将被转移到[0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.5, 0.5]。

请指导我以最快的方式使用 python/numpy/pytorch。非常感谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用map() 和lambda()

您可以使用 round(x * 2) / 2 获得最接近 0.5 的四舍五入

a = [0.1, 0.1, 0.9, 0.8, 0.6, 0.6]

list(map(lambda x: round(x * 2) / 2, a))

输出：

[0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.5, 0.5]

【讨论】：

非常感谢。它适用于我的情况。其实我想做一个动态范围的base，我的意思不仅仅是0.5的step。例如，步长为 0.1，我们的基数为 {0.0, 0.1, 0.2,..., 0.9, 1.0}（甚至更高的密度，更小的步长）。我相信我可以根据您的回答解决问题。
在这种情况下，只需使用 round() round(n, 1) 其中 n 是您要传递的浮点数。
哦，对了！再次感谢您的帮助。