中文官方地址我放附录了，我们理解为这个框架可以把我们用tensorflow训练出来的模型转换到移动端进行部署即可，在这个转换过程中就可以自动调用算法执行模型剪枝，模型量化了。...由于我并不熟悉将tflite模型放到Android端进行测试的过程，所以我将tflite模型直接在PC上进行了测试（包括精度，速度，模型大小）。...所以这里我选择使用savedModel来保存模型，这个模型可以直接转换为tflite，在转换工程中调用相关代码进行量化。训练完成后会在checkpoint文件夹下生成这4个文件。 ?...，分别对原始模型和量化后模型的推理速度和精度进行一个测试，代码如下： # 使用原始的checkpoint进行预测 def origin_predict(): mnist = input_data.read_data_sets...也说明了训练后量化的有效性。今天暂时就讲到这里了，我把源码放到github上了，地址见附录。
可以使用astyle对代码进行排版。 我喜欢以"otbs"格式的排版。...命令如下： astyle -s --style=otbs *.c astyle -s --style=otbs *.h 错误排版 一次使用时，不小心对所有文件进行了排版。...Jun 20 14:31 xlnx_snd_common.h -rw-rw-r-- 1 hankf hankf 12K Jun 20 15:05 xlnx_spdif.c 再编译Linux是，得到下列错误.../linux-xlnx/5.4+git999-r0/linux-xlnx-5.4+git999' 恢复 幸好astyle对文件进行了备份。...之间使用 Kconfig.orig、Makefile.orig恢复Kconfig和Makefile。再次编译，又能正常编译了。
从具有量化意识的训练输出模型到完全量化模型的信号转换，然后推论_output_type默认为tf.uint8。在所有其他情况下，推论_output_type必须是tf。否则将抛出一个错误。...当FakeQuant节点的位置阻止转换图形所需的图形转换时使用。结果生成与量化训练图不同的图，可能导致不同的算术行为。...开发人员将需要使用自定义解析器向TensorFlow Lite运行时提供这些。(默认错误)post_training_quantize:不推荐，请指定[optimization]。而不是优化。...布尔值，指示是否对转换后的浮点模型的权重进行量化。模型大小将会减小，并且会有延迟改进(以精度为代价)。...(默认错误)target_ops:实验标志，可能会更改。一组OpsSet选项，指示要使用哪个转换器。
所有参赛者需要采用DIV2K数据进行模型训练，设计一种量化版X3超分模型。...作者提到：采用分离替换标准卷积可以得到更快推理速度，但同时经过量化会导致性能显著下降，因此没有采用分离卷积。此外，还采用了一个额外的跳过连接以提升结果保真度，输入未进行规范化，这可以加速模型推理。...模型量化：采用Tensorflow标准后训练量化，在模型尾部添加Clipped ReLU以避免不正确的输出归一化。 MCG ? 上图为MCG团队的方案，其主要观点：采用CNN学习超分图像的残差。...训练阶段，每个卷积解耦为如下形式，完成训练后，再合并为单一卷积。...模型量化：后训练量化，模型尾部添加了Clipped ReLU。 mju_gogogo ? 上图为mju_gogog团队所提出的方案，它基于EDSR而改进，设计了额外的空域注意力模块。
TF-Lite example： Optimize Options [tflite exmaple] 众所周知，使用TFLite转换TF model的Quantization量化技术可以缩小weights...上图代码典型应用场景，使用TFLite的converter对saved model进行转换，converter的optimizations的tf.lite.Optimize的有三个可选参数（DEFAULT...Quantization 技术分类 高层次来看，TFLite的Quantization技术有两个大类： Post-training Quantization （PTQ） 训练后量化： Quantized...在此，即使是梯度也针对量化的权重进行计算。通俗的说，训练过程在每层的输出进行量化，让网络习惯精度下降的训练，最终达到在推理部署时候获得更小的精度下降损失。本文着重讲PTQ，以后有机会再展开阐述。...Post-training Quantization (PTQ) 训练后量化 PTQ所做的都是把TF model的weights的float32转换为合适的int8，存储在tflite model中
它拥有广泛的计算机视觉应用的预训练模型库，以便进行迁移学习，并提供通道剪枝和量化感知训练等形式的即插即用模型优化，从而帮助开发更轻量的模型。...我们将使用下面所示的decode_eff()函数首先将模型解码回TensorFlow格式，然后我们将使用以下代码进行训练后量化（PTQ），并获得一个INT8 tflite模型。...建议重新使用相同数据集对这个剪枝后的模型进行重新训练，以恢复准确性。重新训练后，我们获得了90.35%的评估准确性。与基准密集模型相比，重新训练已经恢复了所有丢失的准确性。...剪枝后的模型约小了大约10倍，重新训练后，模型的评估准确性为90.17%，几乎恢复了之前丢失的准确性，同时模型更小。 在下图中，我们使用Netron可视化模型，并在剪枝前后将它们的图结构并排进行比较。...剪枝模型在Ethos-U NPU上的性能 要在Ethos-U上部署模型，我们需要使用训练后量化将模型量化为INT8。
它拥有广泛的计算机视觉应用的预训练模型库，以便进行迁移学习，并提供通道剪枝和量化感知训练等形式的即插即用模型优化，从而帮助开发更轻量的模型。...我们将使用下面所示的decode_eff()函数首先将模型解码回TensorFlow格式，然后我们将使用以下代码进行训练后量化（PTQ），并获得一个INT8 tflite模型。...建议重新使用相同数据集对这个剪枝后的模型进行重新训练，以恢复准确性。重新训练后，我们获得了90.35%的评估准确性。与基准密集模型相比，重新训练已经恢复了所有丢失的准确性。...剪枝后的模型约小了大约10倍，重新训练后，模型的评估准确性为90.17%，几乎恢复了之前丢失的准确性，同时模型更小。在下图中，我们使用Netron可视化模型，并在剪枝前后将它们的图结构并排进行比较。...剪枝模型在Ethos-U NPU上的性能要在Ethos-U上部署模型，我们需要使用训练后量化将模型量化为INT8。
本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。...: 8 } } 通常通过量化，一个模型在转换到量化训练之前，会对一定数量的步骤进行完全精确的训练。...上面的延迟（delay）数告诉ML Engine在1800个训练步骤后开始量化我们的权重和激活。...在运行时，你可以使用TensorBoard查看模型的准确性。...请注意，这些图表仅绘制了2个点，因为模型在很短的步骤中快速训练（如果你在使用TensorBoard之前可能会习惯于在此处查看更多曲线）。
TensorFlow Lite的优化 相较于TensorFlow，TensorFlow Lite进行了如下优化： 压缩模型：缩小模型体积 量化 (Quantization)：TensorFlow模型中包含大量的矩阵...构建 & 训练模型 使用TensorFlow（Estimator或Keras），构建模型，训练，取得Saved Model。...TensorFlow Lite提供一系列的工具帮助开发者优化模型： 训练后Quantization 这是最新发布的模型优化工具，其优点是使用简单，只需在前面的converter代码加入一行： converter.post_training_quantization...量化会造成模型精确度的损失，但据观察，对图像、音频模型预测精确度影响很小。经过量化，CNN模型可增加10～50%的性能提升，RNN可以增加到3倍性能提升。...训练时Quantization 一年前发布的工具，理论上可以比训练后Quantization更好的精确度，但使用上比较复杂，只在CNN模型中比较有效果，对于RNN模型，效果有限。 ?
为了减少框架的大小和复杂性，TFLite 删除了不常用的功能。例如，它不支持训练模型，而是仅支持模型运行推断。它还不支持TF主线中可用的全部数据类型（例如double）。...此外，TFLite也不支持一些使用次数比较少的算子。 作为这些折中的回报，TFLite可以只用几百字节，从而使其更适合大小受到限制的应用程序。...Quantization为什么量化是必要的？想象一个使用ATmega328P微控制器的Arduino Uno，它使用8位算法。...然后在修剪后的体系结构上重新训练网络，以微调输出。...所以，tflm干脆要求传入一个固定大小的内存空间，让框架在初始化时进行临时分配(如果太小，tflite会马上报错，再调整较大空间），除此之外执行推断将不会有进一步的内存分配需求，因此可以调用而不会有堆碎片或内存错误的微信啊
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。...下载我的示例代码并执行以下操作： 在 colab 中运行：使用 tf.keras 的训练模型，并将 keras 模型转换为 tflite（链接到 Colab notebook）。...然后我们使用 model.fit（）来训练模型。...= "mymodel.tflite" open(tflite_model_name, "wb").write(tflite_model) 你可以将转换器的训练后量化设置为 true。...有时，转换似乎是成功的，但转换后的模型却不起作用：例如，转换后的分类器可能在正负测试中以~0.5 的精度随机分类。（我在 tf 1.10 中遇到了这个错误，后来在 tf1.12 中修复了它）。
昨天已经使用tflite测试了训练后量化，所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。...注意训练中的量化实际上是伪量化，伪量化是完全量化的第一步，它只是模拟了量化的过程，并没有实现量化，只是在训练过程中添加了伪量化节点，计算过程还是用float32计算。...然后训练得出.pb文件，放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化，最后生成tflite模型，实现int8计算。...我在测试的时候模型掉了大约四个点，我们可以大概想一下为什么这里精度掉得还是比较多，可能对于Mnist数据集来说LeNet已经算是一个大模型了，所以训练后量化比训练时量化表现更好。...并且这个模型再训练10w轮，量化后模型的精度可以降低到2个百分点。
它已嵌入到TensorFlow生态系统内，开发人员可以通过内置转换器将训练后的TensorFlow模型转换为TFLite模型格式。转换后的TFLite模型可用于构建跨平台应用程序。...首先，其统一的基于FlatBuffer的模型格式与不同平台兼容；其次，它为移动端优化了预融合激活和偏差计算；此外，它还提供了针对ARM上的NEON优化的内核从而显著提高了执行速度；最后，它还支持训练后量化...从图中可以发现由TFLite自带量化工具量化的模型显著减少了类MobileNet模型和Inception V3模型的推理时间。此外，采用后期量化开发人员可以利用最新模型而无需从头开始重新训练模型。...同时将所有训练数据保留在设备上，从而将进行机器学习的能力与将数据存储在云中的需求脱钩，这超出了通过将模型训练带入设备对移动设备进行预测使用本地模型的范围。...在实际部署中，我们使用微型版本的TensorFlow来实现在设备上的模型训练，精心安排的时间表可确保仅在设备闲置插入电源和免费无线连接时进行训练，因此不会影响终端的使用性能。
会话则是标识并封装运行时环境的对象，可供程序使用。TensorFlow 广泛应用于机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等多个领域。...针对不同的硬件，如 P4 卡、V100 卡以及嵌入式设备，TensorRT 都会进行相应的优化，生成优化后的 engine。...TFLite 的基本信息和特性 基本信息 轻量化：TFLite 通过模型量化和优化技术减小模型大小，提高执行效率，使其适合在内存和计算能力有限的设备上运行。...特性 量化：支持多种量化策略，包括后训练量化和量化感知训练，有效减少模型大小并加速推理过程。...更新频率： 作为一个开源项目，Treelite 的更新和新功能添加可能不如商业软件那样频繁，这可能会影响到使用最新机器学习框架版本训练出来的模型。
本节包含以下章节： 第 5 章，“模型推理管道 – 多平台部署” 第 6 章，“AIY 项目和 TensorFlow Lite” 五、模型推理管道 - 多平台部署 训练完模型后您会怎么做？ 用它？...我们可以使用SavedModel将训练后的模型从训练阶段转移到推理阶段，甚至在训练过程的不同部分之间转移状态。...量化是一种优化技术，可将所有 32 位浮点数转换为最接近的 8 位定点数。 这使模型更小，更快，尽管精度和准确率有所降低。 TF 支持两种类型的量化。 第一种量化方式是训练后量化。...另一种量化类型是量化感知训练，它使用伪造的量化节点来模拟前向和后向模型中量化的效果； 该量化是直接估计。 这是 Edge TPU 支持的唯一量化，并允许在其上运行 TFLite 模型。...如前所述，必须使用量化感知训练对Tensor参数进行量化。
我们使用TensorFuzz在已训练的神经网络中查找数值问题，在神经网络及其量化版本之间查找分歧，以及在字符级语言模型中查找不良行为。 ? 图1：fuzzing主循环的简略描述。...在这种度量下，如果一个新的输入导致代码在if语句中以不同于先前的方式分支，那么覆盖率就会增加。 CGF在识别传统软件中的缺陷方面非常成功，因此我们很自然地会问，CGF是否可以应用于神经网络？...在几个不同的输入上运行的神经网络通常会执行相同的代码行，并使用相同的分支，但是由于输入和输出值的变化，会产生一些有趣的行为变化。因此，使用现有的CGF工具（如AFL）可能不会发现神经网络的这些行为。...我们对模型进行了35000步的训练， mini-batch size为100，验证精度为98%。然后检查MNIST数据集中是否有导致数值误差的元素。...通过检查现有数据几乎找不到错误：作为基线实验，我们使用32位浮点数训练了一个MNIST分类器（这次没有故意引入数值问题）。
TensorFlow Lite包含一个运行时，在上面可以运行预先训练好的模型，还包含一套工具，您可以使用这些工具准备用于移动设备和嵌入式设备上的模型。...TensorFlow上还无法训练模型，您需要在更高性能的机器上训练模型，然后将该模型转换为.TFLITE格式，将其加载到移动端的解释器中。 ?...该应用将接收摄像头数据，使用训练好的MobileNet对图片中的主体图像进行分类。...您会注意到每个文件都是一个包含两个文件的zip文件 - 一个labels.txt文件，其中包含模型所训练的标签以及一个.tflite文件，其中包含可与TensorFlow Lite配合使用的模型。...请注意，该应用程序可支持初始(Inception)和量化(Quantized )的MobileNet。默认使用后者，所以您需要确保模型存在，否则应用程序将失败！
本文旨在展示如何通过以下步骤使用TensorFlow的对象检测API训练实时视频对象检测器并将其快速嵌入到自己的移动应用中： 搭建开发环境 准备图像和元数据 模型配置和训练 将训练后的模型转换为TensorFlow...SSD移动网络量化模型，该模型针对移动设备性能进行了优化，同时降低了模型推断的复杂性（同时牺牲了一些模型性能）。...tensorboard --logdir=${MODEL_DIR} 注意1：如果在训练过程中出现内存不足错误，请尝试减少pipeline.config文件中训练步骤的批量大小。...转换为TensorFlow Lite 拥有经过训练/部分受训练的模型后，要为移动设备部署模型，首先需要使用TensorFlow Lite将模型转换为针对移动和嵌入式设备进行了优化的轻量级版本。...它使用诸如量化内核之类的技术来构建更小和更快的（定点数学）模型。 目前仅支持SSD型号。目前不支持类似fast_rcnn之类的模型。
NPU 模型转换 NPU 使用的模型是 NPU 自定义的一类模型结构，不能直接将网络训练出的模型直接导入 NPU 进行计算。这就需要将网络训练出的转换模型到 NPU 的模型上。...但是量化也有一个致命缺陷——会导致精度的丢失。 由于浮点数转换为定点数时会大大降低数据量，导致实际的权重参数准确度降低。...在简单的网络里这不是什么大问题，但是如果是复杂的多层多模型的网络，每一层微小的误差都会导致最终数据的错误。 那么，可以不量化直接使用原来的数据吗？当然是可以的。...这里是一个因为错误的量化导致精度丢失并识别失败的案例： 而正常情况应该是这样的： 验证阶段 由于上一阶段对模型进行了量化导致了精度的丢失，就需要对每个阶段的模型进行验证，对比结果是否一致。...计算后 NPU 会输出一个 tensor 数据，这时候就需要数据后处理，将 tensor 数据转换为具体的坐标与类型，就可以反馈到上层应用程序做应用的处理了。
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