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我在 STM32CubeAI 中加载了我的 mobilenetv3 模型,但是当我尝试选择 4 和 8 的压缩比以减小尺寸时,RAM 和 FLASH 要求仍然相同。
另外,我在 tensorflow lite 中优化了我的模型,结果是 ~2MB,但是当我将它加载到 STM32CubeAI 时,它仍然读取原始大小,即 6MB? 请帮忙。 |
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1个回答
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X-CUBE-AI 提供了仅对浮动中的 Dense 层进行压缩的支持,根据某些条件限制精度的下降。
对于 TensorFlow 的优化,我假设您使用带有默认选项的 TFLiteConverter 来生成 tflite 文件:
对于 X-CUBE-AI,对于其他 Edge-AI-runtime,建议应用 TFLiteConverter 选项,它允许拥有“完整整数”量化模型 def representative_data_gen():
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