量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）是 TensorFlow Lite 中用于优化模型在移动设备上运行性能的关键技术。通过在训练阶段引入量化操作，模型能更好地适应低精度推理环境，减少计算资源消耗并提高推理速度。

核心概念

  • 量化：将模型权重和激活值从浮点数转换为低精度整数（如 8 位）
  • 训练阶段：模拟量化过程，调整模型参数以最小化精度损失
  • 推理阶段：部署量化模型，实现轻量化推理
量化感知训练流程

实施步骤

  1. 定义量化方案：选择量化类型（如 post-training量化或训练中量化）
  2. 修改模型配置：使用 tf.lite.QuantizationOptions 配置量化参数
  3. 训练模型：在训练过程中加入量化节点
  4. 转换模型：通过 tf.lite.TFLiteConverter 生成量化模型
  5. 部署与测试：在设备端运行量化模型并验证效果

优势与应用场景

  • 优势

    • 节省内存和存储空间
    • 加快推理速度
    • 降低能耗

  • 应用场景

    • 移动端实时推理（如手机摄像头、嵌入式设备）
    • 低功耗物联网设备
    • 限制资源的边缘计算场景
模型量化示意图

扩展学习

如需深入了解 TensorFlow Lite 的量化方法，可参考：

量化感知训练示例