[求助]HAT包中的模型为何对列表支持的torch算子仍进行替换？

这个问题，分几个层面来看吧：

3.torch.cat是常规操作，它没有考虑量化相关的特殊要求。而quantized.FloatFunctional().cat是专门为量化数据设计的拼接操作，在没有涉及量化时，它的行为与普通torch 函数类似。但量化场景下，它可以更好地处理量化后的张量，避免因为数据格式不匹配或未考虑量化特性而导致的错误，也能更好地控制数值精度，防止精度损失或溢出。量化网络的推理阶段，计算图的优化（如融合操作、减少中间存储等）需要所有操作都符合量化规范，quantized.FloatFunctional().cat能够满足这一要求，而torch.cat可能会破坏量化计算图的优化策略。