#码力全开·技术π对#如何量化TensorFlow模型以减少推理延迟?

如何量化TensorFlow模型以减少推理延迟?

TensorFlow
鱼弦CTO
4天前
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key_3_feng
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  1. 训练后量化:使用TensorFlow Lite Converter将浮点模型转换为低精度(如INT8)。通过设置​​converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]​​,并提供代表性数据集校准激活范围,可显著减小模型体积并加速计算。
  2. 动态范围量化:仅量化权重为8位整数,推理时动态调整激活值范围,平衡速度与精度。
  3. 全整数量化:需校准数据集,将权重和激活均转换为整数,兼容硬件加速器(如EdgeTPU)。
  4. 结合加速库:在Android端启用XNNPACK或GPU Delegate,利用硬件并行计算能力进一步提升性能。
    量化后模型体积可缩小至1/4-1/2,推理速度提升2-10倍,但需注意校准数据质量以避免精度大幅下降。
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