量化是优化机器学习模型在移动和嵌入式设备上运行的重要步骤。本指南将介绍如何在 TensorFlow Lite 中进行量化。

量化类型

TensorFlow Lite 支持两种量化类型：

  • INT8 量化：将模型的权重和激活转换为 8 位整数。
  • FP16 量化：将模型的权重和激活转换为 16 位浮点数。

量化步骤

以下是量化 TensorFlow Lite 模型的基本步骤：

  1. 准备量化工具：下载并安装 TensorFlow Lite 的量化工具。
  2. 转换模型：使用量化工具将原始模型转换为量化模型。
  3. 评估模型：评估量化模型的性能，确保没有显著的性能下降。
  4. 部署模型：将量化模型部署到设备上。

量化示例

以下是一个使用 TensorFlow Lite 进行 INT8 量化的简单示例：

import tensorflow as tf

# 加载原始模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 创建量化配置
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
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

如果您想了解更多关于 TensorFlow Lite 量化的信息，请访问以下链接：

量化示例