这里放的是 PyTorch 量化模块的源码拆解——把官方仓库中对应文件的逻辑抽取出来，用简化的代码保留核心设计决策。目标是理解"PyTorch 为什么这样设计"，而不只是知道 API 怎么调。
| 模块 | PyTorch 源文件 | 笔记位置 |
|---|---|---|
| Observer 家族 | torch/ao/quantization/observer.py |
已整合在 Stage0 §8 |
| FakeQuantize 内核 | torch/ao/quantization/fake_quantize.py |
已整合在 Stage0 §9 和 Stage1 §1 |
| QuantStub / DeQuantStub | torch/ao/quantization/stubs.py |
已整合在 Stage0 §10 |
| fuse_modules 内部流程 | torch/ao/quantization/fuse_modules.py |
已整合在 Stage0 §11 |
| prepare_qat_fx 图改写 | torch/ao/quantization/quantize_fx.py |
已整合在 Stage1 §5 |
| convert_fx 转换管线 | torch/ao/quantization/fx/convert.py |
已整合在 Stage1 §6 |
| QConfigMapping 匹配系统 | torch/ao/quantization/qconfig.py |
已整合在 Stage1 §8 |
torch/ao/quantization/pt2e/— PT2E QAT 的完整管线torch/ao/quantization/fx/prepare.py— FX prepare 的详细实现torch/ao/quantization/backend_config/— BackendConfig 的内部结构torch/ao/quantization/fx/fusion_patterns.py— 融合模式匹配引擎