TensorFlow 量化是一种将浮点模型转换为低精度整数表示的技术，旨在提高模型在移动和嵌入式设备上的性能和效率。以下是关于 TensorFlow 量化的详细指南。
量化类型
TensorFlow 支持两种量化类型：
- 全精度量化：将浮点数转换为整数，通常使用 8 位（uint8）或 16 位（uint16）精度。
- 对称量化：同时量化输入和输出，适用于大多数卷积神经网络。
量化步骤
- 选择量化配置：根据你的需求选择合适的量化配置，例如量化范围、步长等。
- 加载模型：使用 TensorFlow 模型加载器加载你的模型。
- 量化模型：使用
tf.quantization.quantize_dynamic或tf.quantization.quantizeStatic函数量化模型。 - 评估模型：量化后，使用测试数据集评估模型性能，确保量化没有引入过多的误差。
量化优势
- 提高模型性能：量化可以减少模型计算量，提高模型运行速度。
- 降低模型大小：量化后的模型通常比全精度模型更小，节省存储空间。
- 降低功耗：量化可以降低模型功耗，延长设备使用时间。
扩展阅读
更多关于 TensorFlow 量化的信息，请参考 TensorFlow 官方文档。
示例图片
Quantization Example