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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。 
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