在使用tf.lite.Optimize.DEFAULT后，并不是DNN模型中的所有值都是量化的
。tf.lite.Optimize.DEFAULT是TensorFlow Lite中的一个优化选项，用于将模型转换为适合在移动设备上运行的轻量级模型。其中的量化是指将浮点数参数转换为更小的整数表示，以减少模型的存储空间和计算量。
然而，并不是所有的值都可以被量化。在使用tf.lite.Optimize.DEFAULT进行模型优化时，只有部分参数会被量化，而其他参数仍然保持浮点数表示。这是因为某些操作需要使用浮点数进行计算，例如某些激活函数或者某些层的权重。因此，即使使用了tf.lite.Optimize.DEFAULT，仍然会有一部分参数保持浮点数表示。
这种情况下，可以通过使用其他的优化选项来进一步减小模型的大小和计算量。例如，可以尝试使用tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE选项，该选项会更进一步地量化模型中的参数，以减小模型的大小。另外，还可以使用tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_LATENCY选项，该选项会针对模型的推理延迟进行优化，以提高模型在移动设备上的推理速度。
对于tf.lite.Optimize.DEFAULT后并未量化的模型参数，其优势在于可以保留更高的精度，从而提高模型的准确性。然而，这也意味着模型的存储空间和计算量会相应增加。因此，在选择优化选项时，需要根据具体应用场景和需求进行权衡。
在腾讯云中，可以使用腾讯云AI智能优化平台（https://cloud.tencent.com/product/aiot）来进行模型优化和部署。该平台提供了丰富的工具和服务，可以帮助开发者快速优化和部署各类AI模型，包括DNN模型。具体的产品和服务可以根据具体需求进行选择和使用。
相关·内容
1回答
在使用tf.lite.Optimize.DEFAULT后，并不是DNN模型中的所有值都是量化的
python、tensorflow-lite
我正在尝试将DNN模型的.pb格式更改为.tflite，我还想量化所有的权重和偏差。当使用以下代码时，权重以8位为单位进行量化，但偏置仍然是浮点数。import tensorflow as tf
converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_froze
浏览 54提问于2019-08-22得票数 0
回答已采纳
1回答
培训后是否有可能量化各个层次的权重/激活？
tensorflow、keras、quantization
量化意识的培训在坦索弗洛允许我量化使用不同的量化配置的个人水平使用tensorflow_model_optimization.quantization.keras.quantize_annotate_layer我想对一个已经受过训练的模特产生类似的效果。
在Tensorflow的训练后量化文档中，下面是一个将模型</em
浏览 16提问于2022-10-13得票数 0
3回答
将TensorFlow Keras模型转换为Android .tflite模型
python、android、tensorflow、keras
我正在使用TensorFlow和Keras做一个图像识别项目，我想要实现到我的安卓项目。我对坦索弗洛很陌生..。我可以将模型转换为：base_model = VGG16(weights='i
浏览 15提问于2022-04-22得票数 0
回答已采纳
2回答
如何量化优化tflite模型的输入输出
python、tensorflow-lite、google-coral
我使用以下代码生成量化的tflite模型 for _ in range(num_calibration_steps]
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULTconverter.rep
浏览 5提问于2019-07-02得票数 2
回答已采纳
3回答
TensorFlow伪量化层也是从TF-Lite调用的。
tensorflow、quantization、tensorflow-lite、quantization-aware-training
我使用TensorFlow 2.1来训练具有量化感知训练的模型.这些节点应该调整模型的权重，这样它们就更容易被量化为int8，并且更容易处理int8数据。= [tf.lite.Optimize.DEFAULT]quantized_tflite_model但令人惊讶的是，我确实看到了他们。此外，当我在thi
浏览 10提问于2020-06-17得票数 5
1回答
量化目标检测模型
tensorflow、object-detection、tensorflow-lite、quantization
input_shapes=input_shapes)[15] converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULTopen(tflite_model_quant_file, "wb") as tflite_file:
[18] tflite_file.write(tflite_model_quant) 在对模型进行量化时，我们通常会向模型提供一些校准数据，以确定激活范
浏览 28提问于2020-09-07得票数 0
1回答
使用UINT8权重的TensorFlow 2.0 TFLite量化导出
python、tensorflow、tensorflow2.0、convolution、quantization
在我使用的前一个TensorFlow版本(1.9)中，我能够使用存储在Conv2D操作输入中的UINT8权重来量化我的网络。现在，在使用Keras模型的TensorFlow 2.0中，训练后量化给出了INT8权重，似乎没有针对无符号权重的选项。有没有可能用TF 2.0来控制卷
浏览 56提问于2020-11-22得票数 2
2回答
无法正确地将tf.keras模型转换为珊瑚TPU的量化格式
tensorflow、keras、tensorflow-lite、quantization、google-coral
我正在尝试使用最新的tf-nighlty来转换一个基于mobilenetv2和转置卷积的模型。在google中)；但是它有量化和末端的去量化操作符(如使用)。所有操作符似乎都得到了支持。代表的数据集图像是生成器中的float32，该模型默认有一个4通道的float32输入。看来，我们需要一个UINT8输入和输出
浏览 8提问于2020-02-17得票数 0
1回答
如何确认我的pytorch模型的权重是否已被量化
python、pytorch、quantization、intel-lpot
我使用英特尔lpot()成功地量化了一个用于huggingface文本分类的pytorch模型。model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('fp32/mod
浏览 29提问于2021-09-29得票数 0
1回答
回归网络全整数量化后的极高误差
tensorflow、machine-learning、regression、quantization
我训练了一个有64个节点的隐藏层的完全连接的神经网络。我正在用数据集进行测试。对于原精度模型，平均绝对误差为0.22063259780406952。当模型量化为float16或integer quantization with float fallback时，原始误差与低精度模型的误差相差不超过0.1。我不知道这是否是TensorFlow中的一个bug，或者我是否错误地使用了API，或者这是
浏览 1提问于2020-10-20得票数 0
回答已采纳
1回答
获得完全量化的TfLite模型，并在int8上进行输入和输出
tensorflow、tensorflow-lite、quantization
我用Tensorflow 1.15.3量化了一个Keras h5模型(Tf1.13；keras_vggface模型)，以便与NPU一起使用它。converter.inference_output_type = tf.int8 # or tf.uint8我得到的量化模型一见钟情然而，模型在输入层之后有一个量化层，输入层是float32
浏览 4提问于2020-09-09得票数 1
回答已采纳
1回答
训练后量化后的“模型未量化”取决于模型结构？
python、tensorflow、keras、tpu、google-coral
似乎训练后量化对某些模型结构有效，而对其他模型结构无效。from_logits=True),
model.fit(train_images, train_labels, epochs=2) 和训练后的量化为edgetpu_compiler my_mnist_quant.tflite命令可以很好地工作，并创建一个tflite模型，该模型
浏览 28提问于2020-07-09得票数 0
回答已采纳
1回答
将keras模型转换为量化的tflite损失精度
tensorflow、keras、tpu、tensorflow-lite
我正在尝试将keras模型转换为tflite量化模型，这样我就可以在coral TPU上运行我的模型，但我的keras模型和tflite模型的输出明显不同。红点是量化的tflite模型输出，蓝点是原始keras模型输出。
下面是我将keras模型转换为量化tflite模型的</
浏览 4提问于2020-05-28得票数 1
1回答
tensorflow如何处理量化网络
tensorflow
我一直在读关于tensorflow将神经网络从浮点数转换为8位值的文章。阅读他们的存储库中的矩阵乘法代码似乎表明他们使用的是8位整数，而不是他们的文档可能已经指出的固定浮点。我想要了解它到底是如何执行转换的。根据我所读到的，我猜测它将权重从0扩展到255。例如，如果我们正在讨论范围从0到255的输入图像上的卷积。然后，卷积的结果将是32位整数，然
浏览 1提问于2018-06-08得票数 0
1回答
Keras模型的训练后全整数量化
python、tensorflow、keras、google-coral
我正在尝试对Keras模型进行训练后的完整8位量化，以编译并部署到EdgeTPU。我有一个训练有素的Keras模型保存为.h5文件，并试图通过这里指定的步骤：，部署到珊瑚开发委员会。我遵循以下量化说明：)import tensorflow as tf
def representative_dataset_gentf.compat.v1.lite.TFL
浏览 9提问于2019-10-30得票数 0
1回答
将神经网络权重和偏差量化为int16格式
python、tensorflow、deep-learning、neural-network、quantization
我试图将我的神经网络的权重和偏差量化为16位整数格式。其原因是在CCS中使用这些数组在MCU上对网络进行编程。尽管我遵循了使用TensorflowLite进行训练后量化的过程，并获得了转换为uint8格式的结果，但我不知道如何才能实现16位格式的量化。数组包含float32格式的浮点值。当我阅读tensorflow页面上可用<e
浏览 11提问于2021-12-22得票数 0
1回答
Tensorflow 2 SSD MobileNet模型在转化为tflite时中断
tensorflow2.0、tensorflow-lite、google-coral
我一直试图按照这个过程在Google：上运行一个对象检测器(SSD MobileNet)我想学习的例子。运行后的export_tflite_graph_tf2.py脚本和转换代码没有错误，但是当我尝试
浏览 7提问于2022-08-12得票数 1
1回答
量化后TF-lite精度不正确的原因
tensorflow、mnist、tensorflow-lite、quantization
我正在尝试TF1.12的TF-lite转换器.并发现在量化后，the的精度不正确.以convolution_test_lite.py为例，如果使用以下命令转换为f32，则在使用conv_net_f32.input_arrays "input" \--output_arrays output \但是当我使用下面的脚本来转换和输入0-
浏览 1提问于2020-05-26得票数 4
回答已采纳
2回答
DNN中的可学习参数
machine-learning、neural-network
我最近遇到了“可学习参数”这个术语，谷歌搜索并没有多大帮助，因为大多数搜索都是在CNN而不是DNN中描述可学习的参数。这两者有什么区别吗？
如何计算DNN中可学习参数的数量？我是机器学习的新手，所以我希望能在这方面提供一些帮助。
浏览 0提问于2019-03-23得票数 1
2回答
我可以从一个量化的Tensoflow模型中期待什么结果？
python、tensorflow、tpu
我有一个非常简单的Tensorflow模型，它根据6个传感器的输入(输入范围从0.0到1.0)输出3个值(左，直，右) inputSensor = Input(shape=(3))
modelSensor，我可以使用以下命令将其转换为普通的TFLite模型 converter = tf.compat.v1.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file("models() 然后我在模型上
浏览 17提问于2019-08-31得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
