TensorFlow Lite 教程 - 量化

量化是机器学习模型压缩和加速的关键技术之一。它通过将浮点数权重转换为整数来减少模型的内存占用和计算量。以下是一些关于 TensorFlow Lite 量化的教程和资源。

量化步骤

1. 模型准备：确保你的模型是 TensorFlow Lite 兼容的。
2. 量化配置：配置量化参数，例如量化的精度和范围。
3. 模型转换：使用 TensorFlow Lite Converter 对模型进行量化。
4. 测试与优化：测试量化模型的性能，并根据需要进行优化。

教程资源

• TensorFlow Lite 量化指南
• 量化示例代码

图片展示

量化模型前后对比：

通过以上步骤，你可以有效地对 TensorFlow Lite 模型进行量化，提高其性能和效率。