TensorFlow Lite量化教程
TensorFlow Lite量化是一个将模型转换为低精度格式的过程，这样可以减少模型的存储空间和加速推理速度。以下是一些关于TensorFlow Lite量化的基本步骤和技巧。
量化步骤
选择量化策略：量化策略决定了如何将浮点数转换为低精度整数。常用的量化策略有：
- 全量量化：将所有权重和激活值转换为低精度整数。
- 渐近量化：逐步调整权重和激活值，直到达到期望的精度。
转换模型：使用TensorFlow Lite Converter工具将模型转换为低精度格式。
测试模型：在转换后的模型上进行测试，确保其性能符合要求。
优化模型：根据测试结果对模型进行优化，例如调整量化参数或选择更合适的量化策略。
量化技巧
- 选择合适的量化精度：通常情况下，使用8位整数量化可以获得较好的平衡点。
- 使用量化感知训练：在训练过程中，直接使用低精度整数进行计算，可以提高模型的量化效果。
扩展阅读
更多关于TensorFlow Lite量化的信息，您可以访问官方文档.
量化模型