TensorFlow Lite 的量化技术是优化移动端和嵌入式设备模型性能的关键手段。通过减少模型参数的精度，可以在保持较高准确率的同时显著降低内存占用和计算成本。以下是核心内容整理：
量化类型 ✅
静态量化
在训练后固定模型参数的量化方式，适用于已知输入数据范围的场景。动态量化
在推理时实时调整量化参数，适合输入数据分布不确定的情况。
实现步骤 🔧
- 准备模型：确保模型已训练完成且导出为
.tflite格式 - 配置工具：使用
TFLiteConverter设置量化配置 - 转换模型：通过
quantize方法生成量化版本 - 测试性能：在目标设备上验证量化后模型的推理速度和精度
注意事项 ⚠️
- 量化可能导致精度损失，需通过校准数据最小化影响
- 某些操作（如激活函数）可能不支持量化，需检查模型兼容性
- 硬件加速支持量化操作时，性能提升更显著
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