TensorFlow Lite 量化是一种优化机器学习模型的方法，通过减少模型中数值的精度来减小模型的大小和加速推理速度。以下是一些关于 TensorFlow Lite 量化的教程和资源。

教程内容

  1. 量化原理

    • 量化是将模型中的浮点数转换为固定点数的过程，这可以减少模型的存储空间和计算时间。

  2. 量化工具

    • TensorFlow Lite 提供了多种量化工具，包括 tf.lite.TFLiteConverter。

  3. 量化步骤

    • 量化模型通常包括以下步骤：
      • 选择量化方法（全量化和无损量化）。
      • 使用量化工具对模型进行量化。
      • 测试量化后的模型性能。

  4. 量化案例

    • 下面是一个简单的量化案例，展示了如何使用 TensorFlow Lite 对模型进行量化。

案例代码

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 创建转换器
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)

# 设置量化参数
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]

# 量化模型
tflite_quantized_model = converter.convert()

# 保存量化模型
with open('model_quantized.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_quantized_model)

扩展阅读

Quantization Example