TensorFlow Lite 支持多种浮点精度的模型优化方案，帮助开发者在移动设备、嵌入式系统等资源受限场景中实现高性能推理。以下是关键内容概述：

📌 支持的浮点类型

  • FP32（全精度）
    默认支持，适用于需要高精度的场景，但占用更多内存与计算资源

    FP32

  • FP16（半精度）
    通过量化降低模型体积，保持较高精度，需注意硬件支持（如GPU加速）

    FP16

  • BF16（脑浮点）
    专为AI场景设计，用16位表示，精度低于FP16但内存占用更低

    BF16

🔧 使用示例

  1. 启用FP16支持： 
    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]
tflite_model = converter.convert()
  2. 检查模型精度：
    Model Precision Check

⚠️ 注意事项

  • 某些设备可能不支持FP16/BF16，需检查硬件兼容性
  • 使用--enable_float16标志时，需确认运行环境支持
  • 转换后的模型需在目标设备上进行测试验证

📚 扩展阅读

如需深入了解量化技术，可参考：
Quantization Guide

Quantization Technology