TensorFlow Lite 量化是一种优化机器学习模型的方法，它通过减少模型中使用的数值范围来减小模型的尺寸和计算需求。以下是一些关于 TensorFlow Lite 量化的关键信息：
量化类型
- 对称量化：将所有权重和激活值都转换为相同的数值范围。
- 非对称量化：允许权重和激活值使用不同的数值范围。
量化优势
- 减小模型尺寸：量化可以显著减小模型的尺寸，从而减少存储空间和内存需求。
- 加速推理：量化可以减少计算需求，从而加速模型推理。
量化过程
- 选择量化方法：根据模型和硬件选择合适的量化方法。
- 量化模型：将模型中的权重和激活值转换为量化值。
- 测试和优化：测试量化模型的性能，并进行必要的优化。
量化工具
TensorFlow Lite 提供了多种量化工具，包括：
- 量化器：用于量化模型中的权重和激活值。
- 转换器：将模型转换为量化格式。
TensorFlow Lite 量化流程图
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