如何在tensorflow/示例中转换像mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite这样的模型？
如何在tensorflow/示例中转换像mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite这样的模型？
提问于 2020-09-02 07:21:35
我正在尝试int8量化我的模型在TensorFlow Lite上。转换本身使用tensorflow 1.15.3，但转换模型在麒麟990上运行得非常慢。(使用tensorflow 2.3.0的转换没有工作。)
tensorflow/示例中的mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite在Kirin 990上运行得很快。
所以我检查了差异。
- 我的模型是int8(tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8)量化，而mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite则是uint8量化。
- Conv2D的“过滤器”属性在mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite中有一个“量化”属性，而在我的转换模型中，Conv2D的“过滤器”属性没有“量化”属性。
如何转换像mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite这样的模型？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-09-08 05:49:06
Stack Overflow用户
发布于 2020-10-02 01:58:36
我在TensorFlow Lite六边形代表中发现了一条声明“TensorFlow Lite六边形代表中”支持“使用遗留量化感知的培训路径进行训练的模型”。这意味着你需要量化感知的训练，以获得Uint8的重量.我认为这是我的问题的答案，虽然这是没有用的，因为我需要训练后量化。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63700590
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