量化是将浮点数模型转换为整数模型的过程，它可以显著减少模型的存储空间和推理时间。以下是TensorFlow Lite量化的一些基本步骤和注意事项。
量化步骤
- 模型准备：确保你的TensorFlow模型已经完成训练，并且可以正常工作。
- 模型转换：使用TensorFlow Lite Converter将你的模型转换为TensorFlow Lite模型。
- 量化：在TensorFlow Lite Converter中，你可以选择量化方法，例如全量化和动态量化。
- 测试：在量化后的模型上进行测试，确保模型性能没有显著下降。
量化方法
- 全量化：将所有权重和激活都转换为8位整数。
- 动态量化：只量化激活，权重保持浮点数。
优势
- 减小模型大小：量化后的模型通常比原始浮点模型小得多。
- 加速推理：整数运算通常比浮点运算快。
注意事项
- 精度损失：量化可能会导致精度损失，因此需要仔细测试模型性能。
- 支持平台：不是所有平台都支持量化模型。
扩展阅读
Quantization Example