本文将介绍TFLite量化方法的原理和应用。 一、量化方法的原理 量化是指将模型中的浮点数参数转换为整数参数的过程。在深度学习模型中,浮点数参数通常使用32位浮点数表示,而在移动设备上,一般使用8位整数进行计算。量化的原理是通过缩小参数表示的范围来减小模型的大小和计算量,同时尽量保持模型的精度。 量化方法主要...
TFLite中的量化操作 首先按照TFLite模型的获得方式,我们应该有一个tensorflow的模型,那么这个模型就是一个float32的模型,以下将使用https://tensorflow.google.cn/model_optimization?hl=zh-cn进行量化和导出TFLite模型,注意,即使不量化,也是需要此工具转换模型的,主要是进行protobuf到flatbuf的转换。 主要是在转换的逻...
TFLite(TensorFlow Lite)是一种用于在移动设备、嵌入式设备和物联网设备上运行 TensorFlow 模型的轻量级解决方案。将 TFLite 模型转换为量化的 TFLite 模型可以进一步减小模型的大小,提高模型在资源受限设备上的推理速度和效率。 要将TFLite 模型转换为量化的 TFLite 模型,可以按照以下步骤进行: 导入所需的库和...
有关使用 TFLite 量化模型的更多详细信息,参阅 转换量化模型。 TFLite 模型下载 链接。 开始前,先安装 TensorFlow 和 TFLite 包。 # 安装 tensorflow 和 tflite pip install tensorflow==2.1.0 pip install tflite==2.1.0 执行python -c "import tflite" 命令检查 TFLite 包是否安装成功。
多个签名中的TFLite输入/输出量化是指在TensorFlow Lite(TFLite)模型中,对多个签名(Signature)中的输入和输出进行量化处理的过程。 量化是一种优化模型的技术,通过将浮点数参数转换为定点数参数,从而减少模型的存储空间和计算量,提高模型在移动设备等资源受限环境下的性能。TFLite是TensorFlow针对移动设备和嵌入式设备推出...
在嵌入式AI场景,其对内存以及计算速度有较高要求,而可以接受一些精度损失,那么就可以使用模型量化技术来降低模型的复杂性。 2 量化方法 TensorFlow提供两种量化方式: 量化感知训练(Quantization aware training),也叫做训练中量化,基于tf.keras 训练后量化(Post-training quantization),训练得到模型后,使用TensorFlow Lite转...
在 TFLite 中，量化操作通常与模型转换工具相结合。在 TensorFlow 模型转换为 TFLite 模型的过程中，可以通过添加与量化相关的操作来实现量化。在 TensorFlow 的模型转换工具中，可以针对特定算子（如卷积算子）的权重应用 int8 量化，而输入和输出则保持原样。量化过程包括输入数据的量化和反量化，以确保...
tflite_convert 日常吐槽:tensorflow sucks. tensorflow要不是大公司开发的,绝对不可能这么流行. 文档混乱,又多又杂,api难理解难使用. tensorflow中使用tflite_convert做模型量化.用法: tflite_convert \--output_file=/tmp/foo.cc \--graph_def_file=/tmp/mobilenet_v1_0.50_128/frozen_graph.pb \--inference...
tflite_quant_model = converter.convert() 对于没有量化版本实现的op就不量化了,保留为fp32. 对于Edge TPU这种只支持int8 op的硬件,必须模型里的op都是int8的. converter.target_spec.supported_ops= [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]converter.inference_input_type= tf.uint8converter.inference_output...
TFLite 的核心组成部分是转换（Converter）和解析（interpreter）。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型，并完成优化和量化的过程。解析则专注于高效执行推理，在端侧设备上进行计算。转换部分，主要功能是通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型，如是否为 float32、int8 或 uint8。