EdgeTPU 设备端 AI 部署：TensorFlow Lite 模型量化实践

随着物联网和边缘计算的兴起，设备端 AI 部署成为当前技术发展的热点。本文将围绕“EdgeTPU 设备端 AI 部署：TensorFlow Lite 模型量化实践”展开，详细阐述其在实际应用中的关键环节。

EdgeTPU 简介

EdgeTPU 是 Google 推出的一款专为边缘设备设计的高性能、低功耗的专用 AI 处理器。它能够加速 TensorFlow Lite 模型的推理过程，使得设备端 AI 部署成为可能。

EdgeTPU 的特点

EdgeTPU 具有以下几个显著特点：

1. 高性能：EdgeTPU 能够以低功耗实现高性能的推理计算，适用于对实时性要求较高的场景。
2. 易于部署：EdgeTPU 支持多种操作系统和开发框架，方便开发者进行部署。

TensorFlow Lite 模型量化

TensorFlow Lite 模型量化是一种将浮点数模型转换为定点数模型的技术，旨在减小模型体积，提高模型在设备端运行的效率。

量化原理

量化过程主要包括以下两个步骤：

1. 权重量化：将模型的权重从浮点数转换为定点数。
2. 激活量化：将模型的激活值从浮点数转换为定点数。

量化优势

1. 减小模型体积：量化后的模型体积更小，便于在设备