tensorflow 模型量化_tensorflow测试模型

TensorFlow下构建高性能神经网络模型的最佳

1256x1188 - 107KB - JPEG

谷歌推出了AdaNet,一个基于TensorFlow的轻量

400x340 - 349KB - OTHER

的教程出现问题,通过查找才量化成功,因此在此记录一下使用tensorflow模型量化流程. 1.源码编译安装

quantize_nodes:表示进行8bit量化，添加这个参数需要TensorFlow版本在1.7二在本地运行模型，PC训练模型，放

在使用tensorflow这个功能时候需要先下载实验结果表示，建议使用transform_graph进行模型量化压缩

它的使用方法很简单：首先构建一个TensorFlow模型，其次在conversion tool中找到模型量化的标志“post_

编译量化脚本sudo bazel build tensorflow/contrib/quantization/tools:quantize_graph运行后报错:ERROR:no

TensorFlow 发布了一个新的优化工具包，引入post-tr ai ning模型量化技术，这些技术对于优化任何用于部署的

进行基于tensorflow的模型参数量化工作，尝试将浮点数参数量化成8位。此处主要介绍实践过程中碰到的坑。已

3、量化前需要修改/tensorflow/tensorflow/python/framework/graph_util_使量化后的模型无法使用，需做如下

对激活函数做quantization，这么模型中没法体现对激活函数量化的处理，因而效果较差。tensorflow的量化