TensorFlow Lite 深度学习量化之旅

TensorFlow Lite 深度学习量化之旅

Adventures-in-TensorFlow-Lite This repository contains notebooks that show the usage of TensorFlow Lite for quantizing deep neural networks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/Adventures-in-TensorFlow-Lite

基础介绍

本项目是由开源技术专家 Sayak Paul 创建的，旨在展示如何使用 TensorFlow Lite 对深度神经网络进行量化。该项目的所有内容均以 Jupyter Notebook 的形式提供，主要使用 Python 编程语言。

核心功能

项目包含了一系列的笔记本（notebooks），这些笔记本详细介绍了如何使用 TensorFlow Lite 进行模型量化，包括量化感知训练（Quantization Aware Training）和后训练量化（Post-training Quantization）。核心功能包括：

• 模型量化方法的全面展示
• 深度学习模型在移动设备上的优化
• TensorFlow Lite 模型的转换和推理
• Edge TPU 兼容模型的量化
• 不同类型模型（如图像分类、语义分割、图像风格转换等）的量化案例

最近更新的功能

项目最近的更新主要包括以下几个方面：

• 添加了新的笔记本，展示了如何使用 TensorFlow Model Optimization Toolkit 的剪枝 API 进行模型剪枝。
• 对现有的模型量化笔记本进行了优化和更新，确保与最新版本的 TensorFlow Lite 兼容。
• 增加了使用 TensorFlow Lite 进行图像风格转换的示例，包括动态形状支持。
• 提供了如何将 PyTorch 模型转换为 TensorFlow Lite 模型的详细流程（目前还有些许问题）。
• 更新了模型的训练和推理过程，以及相应的性能分析和优化建议。

通过这些更新，项目不仅提供了理论上的指导，还有实践中的具体示例，帮助开发者更好地理解和应用 TensorFlow Lite 量化技术。

Adventures-in-TensorFlow-Lite This repository contains notebooks that show the usage of TensorFlow Lite for quantizing deep neural networks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/Adventures-in-TensorFlow-Lite