完善资料让更多小伙伴认识你，还能领取20积分哦， 立即完善>
3天内不再提示
电子发烧友论坛|
随着TensorFlow Lite的推出，TensorFlow已经更新了量化技术和工具，您可以使用这些技术和工具来提高网络性能。
本指南向您展示如何量化网络，使其在训练过程中使用8位数据类型，使用TensorFlow 1.9或更高版本中提供的功能。 设备可以比32位浮点模型更快地执行8位整数模型，因为需要移动的数据更少，并且可以使用更简单的整数算术运算进行乘法和累加。 如果您使用CoreML部署TensorFlow模型，Arm建议您将32位未量化模型转换为CoreML。要将模型转换为CoreML，请使用34Tgithub.com/tf-CoreML/tf-coreml34T，然后使用CoreML量化工具优化模型以进行部署。查看34T苹果开发者34Twebsite了解更多更新。 请注意，目前无法在iOS上通过CoreML部署8位量化TensorFlow模型。但是，您可以使用34TTensorFlow GitHub34T中描述的round_weights变换，使用相同的技术来减少用于分发的压缩模型大小，或者使用TensorFlow C++接口部署8位模型。 
0
|
|
|
相关推荐
|
|
只有小组成员才能发言，加入小组>>
5797 浏览 5 评论
ARM9学习4-S3C2410的启动代码分析-For ADSv1.2
2860 浏览 0 评论
538浏览 1评论
483浏览 1评论
444浏览 0评论
安装适用于STMicroelectronics Edition 1.1版的Keil MDK应用说明
280浏览 0评论
514浏览 0评论
/6 
关注我们的微信
下载发烧友APP
电子发烧友观察
版权所有 © 湖南华秋数字科技有限公司
电子发烧友 （电路图） 湘公网安备 43011202000918 号 电信与信息服务业务经营许可证：合字B2-20210191
工商网监
湘ICP备2023018690号
383
淘帖
358
