TensorFlow移动端应用原理

TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。

移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式，一模型运行在云端服务器，向服务器发送请求，接收服务器响应；二在本地运行模型，PC训练模型，放到移动端预测。向服务端请求数据可行性差，移动端资源稀缺。本地运行实时性更好。加速计算，内存空间和速度优化。精简模型，节省内存空间，加快计算速度。加快框架执行速度，优化模型复杂度和每步计算速度。
精简模型，用更低权得精度，量化(quantization)、权重剪枝(weight pruning，剪小权重连接，把所有权值连接低于阈值的从网络移除)。加速框架执行，优化矩阵通用乘法(GEMM)运算，影响卷积层(先数据im2col运行，再GEMM运算)和全连接层。im2col，索引图像块重排列为矩阵列。先将大矩阵重叠划分多个子矩阵，每个子矩阵序列化成向量，得到另一个矩阵。

量化(quantitative)。《How to Quantize Neural Networks with TensorFlow》https://www.tensorflow.org/performance/quantization 。离散化。用比32位浮点数更少空间存储、运行模型，TensorFlow量化实现屏蔽存储、运行细节。神经网络预测，浮点影响速度，量化加快速度，保持较高精度。减小模型文件大小。存储模型用8位整数，加载模型运算转换回32位浮点数。降低预测过程计算资源。神经网络噪声健壮笥强，量化精度损失不会危害整体准确度。训练，反向传播需要计算梯度，不能用低精度格式直接训练。PC训练浮点数模型，转8位，移动端用8位模型预测。
量化示例。GoogleNet模型转8位模型例子。下载训练好GoogleNet模型，http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz 。

bazel build tensorflow/tools/quantization:quantization_graph
bazel-bin/tensorflow/tools/quantization/quantization_graph \
--input=/tmp/classify_image_graph_def.pb \
--output_node_names="softmax" --output=/tmp/quantized_graph.pb \
--mode=eightbit

生成量化后模型大小只有原来的1/4。执行：

bazel build tensorflow/examples/label_image:label_image
bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image \
--image=/tmp/cropped_panda.jpg \
--graph=/tmp/quantized_graph.pb \
--labels=/tmp/imagenet_synset_to_human_label_map.txt \
--input_width=299 \
--input_height=299 \
--input_mean=128 \
--input_std=128 \
--input_layer="Mul:0" \
--output_layer="softmax:0"

量化过程实现。预测操作转换成等价8位版本操作实现。原始Relu操作，输入、输出浮点数。量化Relu操作，根据输入浮点数计算最大值、最小值，进入量化(Quantize)操作输入数据转换8位。保证输出层输入数据准确性，需要反量化(Dequantize)操作，权重转回32位精度，保证预测准确性。整个模型前向传播用8位整数支行，最后一层加反量化层，8位转回32位输出层输入。每个量化操作后执行反量化操作。

量化数据表示。浮点数转8位表示，是压缩问题。权重、经过激活函数处理上层输出，是分布在一个范围内的值。量化过程，找出最大值、最小值，将浮点数线性分布，做线性扩展。

优化矩阵乘法运算。谷歌开源小型独立低精度通用矩阵乘法(General Matrix to Matrix Multiplication,GEMM)库 gemmlowp。https://github.com/google/gemmlowp 。