calibration精度评估部分数据无法正常导入

J5 J5_OE_1.1.74

问题一：calibration精度评估部分数据无法正常导入

按照论坛回复,calibration模型仅接受单个tensor类型或dict字典类型,我们对数据类型进行了修改,整理成如下格式:

仍然出现报错。

此后我们对于多数据输入，尝试了修改dataloader为torch.utils.data.Dataloader，也尝试了更改输入数据的格式，没有得到有效解决。

对此，想请教下对calibration模型输入多个张量，是否通过dict来包含这多个张量作为输入，还是有其他方式？能否提供一个示例展示多个张量如何输入到calibration模型？

我们这边有尝试过使用torch.utils.data.DataLoader来加载数据，对应的数据格式是dict，但是在calibration模型走到self.quant这一步时，由于输入x为dict并非Qtensor，会直接进到self.activation post process中，后续会走到FakeQuantize的forward中，这里会对x的dtype进行判断，且此处默认x的类型为张量，但由于我们的输入为Dict，所以会报出没有dtype属性的错误。而self.activation post process这个是来源于给的qconfig的，所以是否在输入在dict时，需要用其他qconfig？还是有其他的处理方式？

另外，对于黄色框标注出来的部分，还请详细解释一下，为什么说训练的时候只使用一个网络，但是在推理的时候使用的是多个子网络？对于这部分注释能否详细解释一下含义？