什么是模型量化?

模型量化是通过减少模型参数的精度(如从32位浮点数转为8位整数)来优化模型性能,使其更适合在移动设备或嵌入式系统上运行。

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为什么使用量化?

  • 📈 减小模型体积:量化能显著降低模型文件大小,便于部署
  • 提升推理速度:整数运算比浮点运算更高效
  • 💰 降低计算资源消耗:节省内存和电量
  • 🔄 保持模型精度:通过训练工具可最小化精度损失

量化步骤概览

  1. 📁 准备训练好的 TensorFlow 模型
  2. 🔄 使用 quantize_training 工具进行训练量化
  3. 📦 导出量化模型为 .tflite 格式
  4. 📱 在设备上测试量化后的模型性能

量化工具推荐

优化建议

  • 📊 使用 representative_dataset 提供典型输入数据以提高量化精度
  • 📦 对模型进行剪枝与量化联合优化
  • 📈 监控量化后的模型性能,必要时调整量化配置

🔗 了解更多 TensorFlow Lite 量化实践