模型量化是将深度学习模型中的浮点数权重转换为整数权重的技术。这种转换可以显著减少模型的内存占用和计算量，同时保持模型的性能。
模型量化的优势
- 减少模型大小：量化后的模型通常比原始模型小很多，这有助于在内存受限的设备上部署模型。
- 降低功耗：量化后的模型在运行时所需的计算量更少，从而降低了功耗。
- 加速推理：量化后的模型可以更快地执行推理操作。
模型量化的方法
- 全局量化：将整个模型的权重统一量化为定点数。
- 逐层量化：对模型的每一层分别进行量化。
- 通道量化：对模型中每个通道的权重进行量化。
模型量化工具
- TensorFlow Lite：TensorFlow Lite 提供了模型量化的功能，可以将 TensorFlow 模型转换为适合移动和嵌入式设备的格式。
- ONNX Runtime：ONNX Runtime 支持多种量化技术，可以将 ONNX 模型转换为量化模型。
量化模型示例