当前位置：网站首页>tensorflow2.x中的量化感知训练以及tflite的x86端测评

tensorflow2.x中的量化感知训练以及tflite的x86端测评

2022-07-26 07:22:00 【a flying bird】

tensorflow2.x中的量化感知训练以及tflite的x86端测评_BIT_Legend的博客-CSDN博客_tensorflow 量化感知训练tensorflow 2.x的模型训练结束后一般保存为.h5或save_model的模型格式(只能是fp32格式)，如果模型想要部署在移动端，一般需要将模型转换为.tflite格式，这里又分为动态格式、fp32格式、fp16格式和int8格式的tflite【1】。一般而言，如果直接将fp32的h5转换为int8格式的tflite会存在精度下降，为了尽量减少转换过程中的精度下降，可选的方式是在转换前对模型进行量化感知训练。具体办法是在权重保持fp32的情况下，按照int8量化的需求进行训练，之后再正式进行inhttps://blog.csdn.net/BIT_Legend/article/details/122266428

版权声明
本文为[a flying bird]所创，转载请带上原文链接，感谢
https://blog.csdn.net/m0_37870649/article/details/125946024

边栏推荐

猜你喜欢

随机推荐