TensorFlow Lite 量化指南 📊

TensorFlow Lite 量化是减小模型体积、提升推理速度的关键技术。通过降低模型参数精度（如从32位浮点数转为8位整数），可在移动端或嵌入式设备上实现更高效的部署。以下是核心内容：

1. 量化基础概念 🧠

• 量化（Quantization）：将模型权重和激活值从高精度转换为低精度，通常为8位整数
• 量化感知训练（Post Training Quantization, PTQ）：无需重新训练模型，直接对现有模型进行量化
• 训练后量化（Dynamic Quantization）：在训练过程中动态调整量化参数
• 量化工具：quantization_tool 和 TFLiteConverter 支持多种量化方案

2. 量化目的 ✅

• 减少内存占用：模型体积缩小 4 倍左右（如从 FP32 转为 INT8）
• 加速推理：利用硬件加速的整数运算，提升计算效率
• 降低能耗：适合移动设备和边缘计算场景

3. 量化方法 📚

• 静态量化：
  • 通过 quantization_tool 生成量化模型
  • 需要校准数据（Calibration Dataset）
• 动态量化：
  • 在 TFLiteConverter 中启用 representative_dataset
  • 实时调整激活值范围

4. 工具与流程 🛠️

• 工具链：
  1. 使用 TFLiteConverter 转换模型格式
  2. 调用 quantization_tool 进行量化
  3. 验证量化模型性能（通过 benchmark 工具）
• 注意事项：
  • 量化可能带来精度损失，需通过校准数据优化
  • 部分层（如 FullyConnected）需特殊处理

5. 扩展阅读 🔍

• TensorFlow Lite 量化指南：详细操作步骤与代码示例
• 模型优化最佳实践：包含量化、剪枝、模型压缩等综合方案