Tensorflow Lite 和Tensorflow Model Optimization Toolkit(Tensorflow模型优化工具包)提供了最小优化推理复杂性的工具,可将优化推断的复杂性降至最低。深度神经网络的量化使用了一些技术,这些技术可以降低权重的精确表示,并且降低存储和计算。 TensorFlow Model Optimization Toolkit目前支持通过量化、剪枝和聚类进行优化。 剪枝...
TensorFlow Model Optimization Toolkit TFLite Model Maker TensorFlow Lite Benchmark Tool 以下是一个简单的检查清单,确保在处理TensorFlow Lite模型时,可以顺利实施操作: ✅ 确保TensorFlow和TFLite版本匹配 ✅ 确保模型文件完整性 ✅ 检查输入输出的张量格式是否正确 ✅ 使用TensorFlow Lite的工具进行模型转换和优...
原文链接:https://medium.com/tensorflow/tensorflow-model-optimization-toolkit-float16-quantization-halves-model-size-cc113c75a2faCoLab 教程:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/g3doc/performance/post_training_float16_quant.ipynb 雷锋网 AI 开发者 作者最新文章 TensorFlow 模...
你可以在TensorFlow Lite转换器上指定训练后的float16量化,方法是使用你训练后的float32模型,将优化设置为默认,目标规范支持的类型设置为float16常量: import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] converter....
训练后的 float16 quantization 减少了 TensorFlow Lite 模型的大小(高达 50%),同时以少量的精度损失为代价。它将模型常量(如权重和偏差值)从全精度浮点(32 位)量化为减少精度的浮点数据类型(IEEE FP16)。 训练后的 float16 quantization 是量化 TensorFlow Lite 模型很好的方法,因为它对精度的影响极小并且能够使得...
TensorFlow Model Optimization Toolkit TensorFlow模型优化工具箱是一套工具,用户(无论是新手还是高级用户)都可以使用它来优化机器学习模型,以进行部署和执行。 支持的技术包括量化和稀疏权重修剪。有专门为Keras构建的api。 对于这个项目和单个工具的概述,优化收益和我们的路线图参考tensorflow.org/model_optimization。该网...
For an overview of this project and individual tools, the optimization gains, and our roadmap refer totensorflow.org/model_optimization. The website also provides various tutorials and API docs. The toolkit provides stable Python APIs. Installation ...
我们非常高兴能够将训练后的 float16 quantization 作为模型优化工具包(Model Optimization Toolkit)的一部分。这套工具包括了: 混合量化(https://medium.com/tensorflow/introducing-the-model-optimization-toolkit-for-tensorflow-254aca1ba0a3 ) 全整数量化(https://medium.com/tensorflow/tensorflow-model-optimization-...
训练后量化技术是 TensorFlow Lite 转换工具的一部分。上手非常简单:创建 TensorFlow 模型之后,开发者可以简单地实现 TensorFlow Lite 转换工具中的「post_training_quantize」标记。假设这一保存的模型存储在 saved_model_dir 中,则可以生成量化的 tflite flatbuffer: ...
4、安装tensorflow_model_optimization 我是按照安装tensorflow_model_optimization的过程中所遇到的各种报错总结了整个解决问题的流程,并记录了每一步遇到的具体报错内容,实际安装的时候可以按照上述顺序依次安装每个工具。 在做毕设的时候想要对卷积做剪枝,需要使用tensorflow_model_optimization中的工具 ...