1.TFlite 源码分析(一) 转换与量化
2.1tf-1：tensorflowLite量化及推理、源码评估过程整理-附python代码
3.Tensorflow模型量化4 --pb转tflite(uint8量化)小结
4.手把手教你使用TensorFlow训练出自己的源码模型
5.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
6.大模型部署：TFLite中的量化
TFlite 源码分析(一) 转换与量化
TensorFlow Lite 是 Google 推出的用于设备端推断的开源深度学习框架，其主要目的源码是将 TensorFlow 模型部署到手机、嵌入式设备或物联网设备上。源码它由两部分构成：模型转换工具和模型推理引擎。源码
TFLite 的源码网页游戏发布站源码核心组成部分是转换（Converter）和解析（interpreter）。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型，源码并完成优化和量化的源码过程。解析则专注于高效执行推理，源码在端侧设备上进行计算。源码
转换部分，源码主要功能是源码通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型，源码如是源码否为 float、int8 或 uint8。源码优化和转换过程主要通过 Toco 完成，包括导入模型、模型优化、转换以及输出模型。
在导入模型时，`ImportTensorFlowGraphDef` 函数负责确定输入输出节点，并检查所有算子是否支持，同时内联图的节点进行转换。量化过程则涉及计算网络中单层计算的js源码学生作业量化公式，通常针对 UINT8（范围为 0-）或 INT8（范围为 -~）。量化功能主要通过 `CheckIsReadyForQuantization`、`Quantize` 等函数实现，确保输入输出节点的最大最小值存在。
输出模型时，根据指定的输出格式（如 TensorFlow 或 TFLite）进行。TFLite 输出主要分为数据保存和创建 TFLite 模型文件两部分。
量化过程分为选择量化参数和计算量化参数两部分。选择量化参数包括为输入和权重选择合适的量化参数，这些参数在 `MakeInitialDequantizeOperator` 中计算。计算参数则使用 `ChooseQuantizationParamsForArrayAndQuantizedDataType` 函数，该函数基于模板类模板实现。
TFLite 支持的量化操作包括 Post-training quantization 方法，实现相关功能的代码位于 `tools\optimize\quantize_model.cc`。
1tf-1：tensorflowLite量化及推理、评估过程整理-附python代码
模型量化主要包括三个步骤：权重量化、中间特征图量化和可能需要的量化感知训练。TensorFlow Lite和NVIDIA TensorRT是常用工具，它们基于每层参数的最大最小值进行量化，但忽略了层间依赖，可能导致精度损失并需要额外数据进行调整。针对不同规模的模型，小模型量化训练更为推荐。企鹅天眼查询源码 在实践中，我们首先通过TensorFlow训练一个手写数字模型。量化过程分为两种：1）PTQ（Post Training Quantization），训练后量化，适用于参数冗余高的大模型，精度损失较小；2）QAT（Quantization Aware Training），量化训练，过程复杂，适用于小模型，量化后精度损失约1-2个点。量化后的模型以.tflite格式存储，可以与原始.pb格式互转。 为了评估量化效果，我们使用MobilenetV1模型进行推理，对比fp精度和量化后的模型输出。通过余弦相似度计算程序，比较量化前后模型的输出。尽管存在一些问题，如量化后的模型在x平台上可能效果不佳，但后续将进行更深入的研究，包括整理手写体数字模型的推理过程代码，以及比较TensorRT和微软NNI的量化方案。 以下是鸿蒙os 2.0源码相关代码和文件清单：训练模型与量化代码：quant-example.ipynb
fp推理：mobilenet_tflite_fp.py
uint8量化推理：mobilenet_tflite_quant.py 和 mobilenet_tf.py
余弦相似度计算工具：cosine_similarity2.py
对于发现的问题，如推理输出类别差异，已定位为代码读取机制问题，待解决。后续将进行系列文章的深入探讨，包括其他量化工具的对比分析。Tensorflow模型量化4 --pb转tflite(uint8量化)小结
Tensorflow模型量化4 --pb转tflite简介，主要讨论模型的量化问题，特别关注了模型转换过程中.pb转.tflite时的uint8量化。与之前探讨的fp和int8量化有所不同，这里特别涉及了量化中的参数设置。具体步骤包括准备参与量化操作的训练模型，如tensorflow-object-detection API 得到的ssdlite_mobilenet_v2，导出为.frozen_inference_graph.pb文件。获取模型的输入输出节点，通常通过模型解析过程来确定。量化阶段通常包括使用工具如TFLiteConverter或TOCO，以及特别关注uint8量化时的参数。
重点在于参数设置：
1. 选择输出范围为[0,]对应default_ranges_min =0，default_ranges_max=，由于所选模型的输入tensor值范围一般为[-1,1]，需设置mean = .5, std_dev = .5。
转换后的结果通过tflite测试验证其有效性和正确性，确保了模型转换过程中的蓝色任务悬赏源码准确性和效能提升。最后，提及获取输入输出节点更高效的途径——使用神经网络模型可视化工具Netron，并分享了其简单易用的安装方式，有助于更直观地理解和操作模型解析过程。
此总结旨在提供一个全面的指导，帮助理解和实施Tensorflow模型量化过程中的关键步骤，特别是针对uint8量化时的参数设置和模型转换后的验证测试。
手把手教你使用TensorFlow训练出自己的模型
本文详细介绍了如何使用AiSuperTool这款基于TensorFlow 2.3.0的图形化工具快速搭建并训练自己的模型。以下是具体步骤： 步骤一：软件初始化启动AiSuperTool.exe，软件初始化大约需要秒，界面简洁直观。 步骤二：加载数据集点击“加载数据集”按钮，支持分类，推荐使用花卉识别数据集，按照类别分文件夹存放。链接和提取码见文章内。 步骤三：模型训练加载数据集后，点击“开始训练模型”，训练过程实时显示loss和accuracy，大约分钟内完成，生成new_model.h5文件。 步骤四：模型测试与导出训练结束后，通过“模型推理预测”功能验证模型效果。为了移植到Android设备，需将h5模型转换为tflite格式，软件提供一键转换功能，生成new_model.tflite文件。 通过这些步骤，即使是没有编程基础的初学者也能轻松上手，快速拥有自己的TensorFlow模型。[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
在Mac环境下编译TensorFlow C++源码，需要完成以下步骤，以避免可能的编译问题，确保顺利构建。
首先，确认系统环境满足要求。需有Xcode和Command Line Tools，JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的Java环境，以及Bazel工具，TensorFlow依赖此工具进行编译。特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应，如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。
接下里，安装依赖，包括JDK和Bazel。JDK安装时需检查电脑中是否已安装，并确保正确安装。使用HomeBrew安装Bazel，通过命令行接受协议，并使用`--user`指令确保安装在个人目录的`bin`文件夹下，同时设置`.bazelrc`路径为`$HOME/.bazelrc`。
安装自动化工具`automake`和使用Python3.7.5在虚拟环境中构建TensorFlow C++源码。推荐使用清华镜像源加速`pip`的安装过程。通过`git clone`方式下载TensorFlow源码，确保checkout至r1.分支。调整域名映射以提升`git clone`速度。
进行编译选项配置，通常在TensorFlow文件夹内运行命令，根据提示选择默认选项。
开始编译TensorFlow，此过程可能需要较长时间，完成后，应在`bazel-bin/tensorflow`目录下找到编译好的`libtensorflow_cc.so`和`libtensorflow_framework.1.dylib`文件。
若遇到`Undefined symbols for architecture x_: “_CFRelease”`错误，这通常与创建软连接有关，无需特别处理。若需要手动安装额外依赖库，如Eigen3，可参考相关指南。
编译完成后，可对C++接口进行测试，验证编译过程的正确性。通常情况下，Mac下的TensorFlow 1. C++源码编译完成。
最后，编译TFLite，生成的动态链接库将保存在指定目录下。在`CMakelists.txt`文件中增加对应配置项，以完成TFLite的构建。
总结而言，Mac下TensorFlow 1. C++源码编译及TFLite的构建，需要遵循上述步骤，并确保环境与工具版本的兼容性，以顺利进行编译过程。Linux系统下的编译方式相似，但具体细节可能有所不同。
大模型部署：TFLite中的量化
量化在模型部署中扮演着关键角色，特别是在处理大型模型时，它是不可或缺的一个步骤。量化通过简化表示方式，减少计算和内存消耗，利用低精度数据类型（如 8 位整数）来代替传统的 位浮点类型，从而显著降低内存占用和能耗，并允许模型在仅支持整数数据类型的嵌入式设备上运行。
量化的核心思想是将高精度的权重和激活值表示转换为较低精度的数据类型。常见的低精度数据类型包括 int8 和 float。这一转换过程中，可能出现数据溢出，因此需要选择适当的数据类型以避免精度损失。量化操作通常分为 float 到 float 和 float 到 int8 两种情况。
量化过程可以分为两种粒度：单个张量量化和通道量化。单个张量量化适用于特定张量的量化处理，而通道量化则针对每个通道执行量化。这种量化方式允许根据目标准确性和延迟平衡来调整精度。
PTQ（Post-Training Quantization）网络模型中，量化参数起到恢复 fp 模型或在计算时处理 fp 数据类型的关键作用。量化参数包括缩放因子（scale）和零点（zero_point），用于调整量化和反量化过程中的数据范围。
TFLite（TensorFlow Lite）作为轻量级的机器学习模型运行时，支持模型优化，包括剪枝、聚类和量化。量化操作在 TFLite 中主要通过调整转换过程中的参数来实现，以适应不同的数据类型需求，如 int8 和 float。
在 TFLite 中，量化操作通常与模型转换工具相结合。在 TensorFlow 模型转换为 TFLite 模型的过程中，可以通过添加与量化相关的操作来实现量化。在 TensorFlow 的模型转换工具中，可以针对特定算子（如卷积算子）的权重应用 int8 量化，而输入和输出则保持原样。量化过程包括输入数据的量化和反量化，以确保转换后的模型能够在保持一定性能的前提下，实现内存和能耗的优化。
对于全整数量化，需要对模型中的所有浮点张量进行范围校准，即确定每个张量的最小值和最大值。由于变量张量（如模型输入和激活）不能被校准，除非运行多个推理周期，因此通常需要一个具有代表性的数据集来进行校准。随机张量或真实数据集的构建是校准过程中的关键步骤。
TFLite 中的量化操作通过调整模型转换过程中的参数和逻辑实现，支持在不同数据类型（如 int8 和 float）之间进行转换，从而在准确性和性能之间实现平衡。
