TensorFlow Lite 模型量化是一种优化模型的过程，通过减少模型中权重和激活值的精度来减小模型的尺寸，同时尽量保持模型性能。以下是一些关于模型量化的关键信息：

  • 量化类型：

    • 整数量化：将浮点数权重转换为整数，可以显著减少模型大小。
    • 浮点量化：在浮点数之间进行量化，通常用于需要保持更高精度的场景。

  • 量化步骤：

    • 统计量化：在量化前，先对权重进行统计，确定量化参数。
    • 逐层量化：对每一层的权重和激活值进行量化。

  • 优势：

    • 减小模型尺寸：量化后的模型可以存储在更小的空间中，适合在移动设备或嵌入式系统中运行。
    • 加快推理速度：量化后的模型通常具有更快的推理速度。

  • 本站链接：想要了解更多关于 TensorFlow Lite 的信息，可以访问我们的官方文档.

量化模型示例


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