tensoflow-lite 8bit量化

TensorFlow Lite 8bit量化
最新推荐文章于 2025-11-01 20:17:17 发布
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博客提及TensorFlow Lite的8bit量化技术，这是信息技术领域中与模型优化相关的内容，可有效减少模型大小和计算量，提升运行效率。
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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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模型量化：8-bit/4-bit 量化、PTQ 与 QAT+案例
2401_85199775的博客
03-11 1823
模型量化：8-bit/4-bit 量化、PTQ 与 QAT
实验四——DPCM编码（1bit、2bit、4bit、8bit量化）
weixin_52189060的博客
04-24 5102
一.实验要求 本实验的目标是验证DPCM编码的编码效率。首先读取一个256级的灰度图像，采用自己设定的预测方法计算预测误差（本次实验报告使用左向预测），并对预测误差进行8比特均匀量化（基本要求）。还可对预测误差进行1比特、2比特和4比特的量化设计（提高要求）。 在DPCM编码器实现的过程中可同时输出预测误差图像和重建图像。将预测误差图像写入文件并将该文件输入Huffman编码器，得到输出码流、给出概率分布图并计算压缩比。将原始图像文件输入Huffman编码器，得到输出码流、给出概率分布图并计算压缩比。.
加速神经网络推理之 8bit Quantization （模型量化压缩）
taoqick的专栏
05-21 2881
量化方法的目的就是使用 8 位或 16 位的整型数来替代浮点数，这种方法试图利用定点点积来替代浮点点积，这很大程度上降低了神经网络在无硬浮点设备上的运算开销。同时，该方法在一些支持单指令流多数据流 SIMD 的硬件设备上优势就更加明显了，比如128-bit 寄存器 SSE 可以单个指令同时运算 4 个 32 位单精度浮点，8 个 16 位整型，16 个 8 位整型。假设一个 t 时长的音频，引擎处理完这段音频所花费的时间为 p，那么我们认为该引擎的实时比为 p / t。
大模型量化：4-bit/8-bit 压缩让模型跑在普通电脑上
最新发布
qqqqisuxkshd的博客
11-01 690
4-bit量化更适合生成式任务（如聊天机器人），8-bit更适合精度敏感任务（如翻译）。普通电脑部署时建议搭配量化缓存技术（如PageAttention）进一步降低内存峰值。大型神经网络模型（如GPT、BERT等）通常需要数百GB显存，难以在普通电脑上运行。量化技术通过降低参数精度，实现模型压缩与加速。
TensorFlow 8 bit模型量化
weixin_34221073的博客
05-13 1313
本文基本参考自这篇文章：8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision 首先来一段keras dalao Francois Chollet的鸡汤： make it possible make it work make it efficient make it depe...
TensorFlow Lite 8-bit quantization specification (8-bit 量化规范)
程永强
10-24 1304
TensorFlow Lite 8-bit quantization specification (8-bit 量化规范) The following document outlines the specification for TensorFlow Lite's 8-bit quantization scheme. This is intended to assist hardware developers in providing hardware support for inference with
【TensorFlow Lite Android 简单集成】
daheytu的博客
03-28 959
TensorFlow Lite（TFLite）是 Google 开源的轻量级机器学习框架，专为移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备设计，旨在在资源受限的环境中高效运行机器学习模型。它是 TensorFlow 的简化版本，专注于低延迟、小内存占用和高性能的推理任务。它也是谷歌为移动端和嵌入式设备推出的一个轻量级的深度学习推理框架。它针对资源受限的环境进行了优化，使得在移动设备（Android、iOS）、物联网设备、微控制器等硬件上部署机器学习模型成为可能。
基于tensorflow-keras 的yolov2-tiny-keras实现和量化
m0_48941999的博客
02-19 933
环境配置 ubuntu 16.04 tensorflow1.12 参考资料： https://github.com/simo23/tinyYOLOv2
【原创】Delphi 使用Tensorflow Lite 的 XnnPack 委托代理，可实现在Windows端调用GPU推理加速
tom_yea的博客
05-19 1056
在运行的时候我观察了一下CPU和GPU的负载情况，CPU运行时 CPU几乎满负荷，但使用XnnPack时，CPU到80%左右，而GPU会到20%左右，明显XnnPack使用了GPU的资源，但它却又不像其它推理框架，必须部署cuda，虽然性能还比不上cuda的性能，但架不住它部署太简单了，windows端只要一个DLL文件就可以了。总结下来，谷歌的这套XnnPack委托代理非常适合一些AI小项目的开发，简单实用，性能也不算太弱，推荐各位Delphi的兄弟们使用。使用CPU运行推理的速度，大约9.2帧。
Tensorflow2 lite 模型量化
Leo_whj的博客
09-16 6139
本文有不准确的地方，希望各位大佬指出。 Tensorflow Lite 和Tensorflow Model Optimization Toolkit(Tensorflow模型优化工具包)提供了最小优化推理复杂性的工具。 对于移动和物联网 (IoT) 等边缘设备,推理效率尤其重要。这些设备在处理，内存，能耗和模型存储方面有许多限制。 此外，模型优化解锁了定点硬件 (fixed-point hardware) 和下一代硬件加速器的处理能力。 模型量化 深度神经网络的量化使用了一些技术，这些技术可以降低.
Tensorflow量化步骤及生成量化的tflite(2)
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angela_12的博客
12-17 1万+
第二部分：Tensorflow伪量化操作（生成量化的tflite） TF版本： 源码安装时版本为1.9.0，后来用pip升级为1.11.0。 TF版本查看方法：命令行输入python ，进入Python环境，输入： import tensorflow as tf tf.__version __ ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 前...
MATLAB实现的采样量化程序
11-22
本程序实现了，基于MATLAB的采样量化，对图形、图像进行采样量化
TensorFlow Lite 8bit量化Spec
田海立@优快云
01-03 1634
田海立@优快云 2021-01-03 TensorFlow Lite量化spec随时间会微调，这里记录一下目前量化采用的数据类型、范围，以及对历史模型兼容等情况。 上面的TFLite int8量化归纳起来要点如下： 由量化值计算浮点值的公式：real_value = (q - zero_point) x scale； per-channel或per-tensor的权重用int8表示。范围[-127, 127]，zeor-point为0； activation/input用int8表示。范围[
matlab十进制数据8bit量化,matlab 定点量化
weixin_35520787的博客
03-16 2565
转自http://hsanyi.blog.163.com/blog/static/5502232520111194658521/浮点转换为定点的过程在Matlab中称为量化，使用quantizer和quantize两个函数完成。(1)、quantizer用于定义数据的量化属性(2)、quantize则按照quantizer定义的量化属性量化浮点数据。下面举一个例子：x = [3.5 1.5 6 2...
【项目实战课】基于ncnn框架与KL散度的8bit对称模型量化与推理实战
hacker_long的专栏
02-20 1284
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于ncnn框架与KL散度的8bit对称模型量化与推理实战》。所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进...
信号8比特量化并存储
行舟人的博客
08-02 2367
width = 8; %量化位宽 norm_signal = signal/max(abs(signal)); %归一化 quantification_signal = round(norm_signal*(2^(width-1)-1)); %量化 fid=fopen('D:\Documents\MATLAB\quantification_data.txt','w'...
使用tensorflow自带的工具进行直接8bit量化
andeyeluguo的博客
07-03 7454
首先可以使用docker安装一个最新的cpu版本的tensorflow docker pull tensorflow/tensorflow:latest 1. bazel安装见博客。 2. 在github上下载tensorflow-master的源代码并unzip cd tensorflow-master 3.编译工具 由于新版的tensorflow代码有了变化，旧版的t...
动手实现8Bit量化Transformer
python123456_的博客
07-09 1639
PyTorch的量化是一种减少模型大小和加速推理的技术，通常用于部署模型到资源受限的设备，如手机或嵌入式设备。以下是一个基本的步骤来实现PyTorch中Transformer模型的量化。如图我们可以将张量量化到8，16比特甚至更低加速推理和节省内存。注意：这里以torch.quantization模块为基础，这是一个PyTorch提供的专门用于量化的模块。准备模型：首先，你需要有一个已经训练好的Transformer模型。
深度学习8bit量化数据转16bit量化数据方法（一）
freelvbin的博客
01-16 3382
这里写自定义目录标题应用场景参数定义计算推导结束语 应用场景 在对网络转变为8bit量化网络后，有的算子譬如sigmoid需要按照浮点数进行计算，所以在sigmoid前端需要将8bit量化数据转变为16bit数据。本文阐述了如何将8bit量化的数据转变为Q(16,7)量化数据的方法。 参数定义 X_quant ： 8bit量化数据 Z_quant ：8bit量化时对应的Zero值 S_float : 8bit量化时的数据缩放系数 x_float ：对应的浮点数 计算推导 结束语 8bit网络的量化精度和
如何本地部署deepseek-r1-lite-preview
02-27
<think>好的，用户想了解如何本地部署deepseek-r1-lite-preview模型。我需要先确认这个模型的基本信息和官方文档的指引。首先，可能需要检查模型的发布渠道，比如Hugging Face或者GitHub，通常这些平台会有部署说明。 接下来，我应该考虑用户的本地环境。不同的部署方式可能依赖不同的工具，比如Python、Docker或者特定的机器学习框架如PyTorch、TensorFlow。需要确保用户已经安装了这些依赖项。 然后，模型的下载方式可能有两种：直接下载文件或者使用git lfs。需要指导用户正确获取模型文件，并注意文件路径的配置。 另外，用户可能需要安装一些额外的库，比如transformers、torch等。这里需要给出具体的pip安装命令，并提醒版本兼容性问题。 在代码示例部分，应该提供一个简单的加载和使用模型的脚本，让用户能够快速测试是否部署成功。同时，要说明如何替换模型路径，并根据不同的任务调整代码。 可能还需要考虑硬件要求，比如是否有GPU支持，CUDA版本是否匹配。如果用户没有GPU，可能需要建议使用CPU模式，但会提示性能可能较低。 用户可能会遇到的常见问题，比如模型加载失败、依赖项缺失或者内存不足。需要提前给出一些排查步骤，比如检查路径是否正确，更新库版本，或者减少批处理大小。 最后，要提醒用户参考官方文档获取最新信息，因为部署步骤可能会随着版本更新而变化。如果有社区支持或论坛，也可以建议用户在那里寻求帮助。</think>以下是本地部署DeepSeek-R1-Lite-Preview模型的详细步骤（请以官方文档最新指引为准）： ### 1. 环境准备 ```bash # 创建Python虚拟环境（推荐3.8+版本） conda create -n deepseek python=3.8 conda activate deepseek # 安装基础依赖 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # CUDA 11.8版本 pip install transformers>=4.34.0 accelerate sentencepiece ``` ### 2. 模型下载 ```bash # 使用Hugging Face Hub下载（需登录） huggingface-cli login git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-lite-preview # 或直接下载文件 wget https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-lite-preview/resolve/main/config.json wget https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-lite-preview/resolve/main/pytorch_model.bin ``` ### 3. 推理代码示例 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = "./deepseek-r1-lite-preview" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).cuda() input_text = "如何制作法式可丽饼？" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_length=200) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` ### 4. 量化部署（可选） 对于低显存设备： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, load_in_4bit=True, # 4位量化 device_map="auto" ) ``` ### 5. 硬件建议 - 最低配置：16GB RAM + 8GB显存（FP32） - 推荐配置：32GB RAM + 16GB显存（FP16） - CPU模式：需要64GB内存 ### 常见问题排查 1. **CUDA内存不足**： - 减少`max_length`参数值 - 添加`torch.cuda.empty_cache()` - 启用量化选项 2. **模型加载失败**： ```bash # 检查文件完整性 md5sum pytorch_model.bin # 对比官方提供的MD5值 ``` 3. **依赖冲突**： ```bash pip install --force-reinstall transformers==4.34.0 ``` 建议访问官方GitHub仓库获取最新部署指南： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Lite-Preview
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