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TensorFlow Lite 量化是一种通过降低模型中权重和激活值的精度来减少模型大小和加速推理的技术。以下是关于 TensorFlow Lite 量化的详细介绍：

量化类型

• 对称量化：将所有权重和激活值都转换为整数类型。
• 不对称量化：权重和激活值分别使用不同的数据类型。

量化步骤

1. 选择量化类型：根据模型和硬件需求选择合适的量化类型。
2. 模型转换：将浮点模型转换为量化模型。
3. 量化参数优化：优化量化参数以提高模型性能。

优势

• 减小模型大小：量化可以显著减小模型大小，从而减少存储空间和传输时间。
• 加速推理：量化可以加速模型推理，提高设备性能。

示例

假设我们要量化一个模型，可以使用以下命令：

tensorflow_model_converter \
  --input_graph model.pb \
  --input_tensor_names 'input:0' \
  --output_graph model_quantized.pb \
  --output_node_names 'output:0' \
  --input_tensor_type float32 \
  --output_tensor_type int8 \
  --inference_input_type float32 \
  --inference_output_type int8

更多关于 TensorFlow Lite 量化的信息，请参阅官方文档。

Quantization Example