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专栏 深度实习算法优化马经手机论坛49191系列五 操纵TensorFlow-
发布机构:本站原创    浏览次数:次 发布时间:2020-01-23

  原题目:专栏 深度进筑算法优化系列五 利用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练后量化

  在 深度纯熟算法优化系列三 Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中照旧注意介绍了Google提出的Min-Max量化体式,合于意义这一小节就不再赘述了,感有趣的去看一下那篇推文即可。不日要紧是愚弄 tflite 来跑一下这个量化算法,量化一个最浅易的LeNet-5模型来明白一下量化的有效性。 tflite 全称为 TensorFlow Lite ,是一种用于装备端估计的开源深度纯熟框架。33288com天机神算网在线股票配资公司:真牛所证券股票配资平台开马会藏宝图大全 47333财神网站资料,华文官方地方全班人放附录了,所有人显现为这个框架可能把所有人用tensorflow锻炼出来的模型更动到改变端举办安置即可,在这个更调历程中就可能自愿挪用算法履行模型剪枝,模型量化了。由于我并不熟识将 tflite 模型放到 Android 端举行尝试的过程,因而他们将 tflite 模型直接在PC进步行了测验(席卷精度,速度,模型大小)。

  修立一些超参数,辨别为 dropout 层的遗弃比率,操演率,批量大小,模型供应生存的讲途以及熬炼的迭代次数。

  构建全班人的训练聚集,这里使用LeNet,想操纵其全部人汇集可能自己的搜集反映修正即可。周密一下这里操纵了 tensorflow 中的变量重用函数,容易的控制在考试阶段不操纵 Dropout 。对付 Lenet 可以周到的看一下谁们之前的推文,处所如下: 卷积神经辘集进修叙线(六) 经典网络纪念之LeNet 同时在LeNet类中依旧定义好了牺牲函数和优化器,因此接下来所有人就能够直接启动锻炼啦。

  将模型转为 tflite ,调用的 tf.lite.TFLiteConverter 。并奉行量化操纵,这样模型大小被减少到了之前的 1/4 当中。代码如下:

  结果全部人们再写两个实验的代码,区别对原始模型和量化后模型的推理速度和精度实行一个尝试,代码如下:

  # # 输出末了是长度为10(对应0-9)的一维数据,最大值的下标就是展望的数字

  可以看到对LeNet量化后模型的大小变为原始模型的近 1/4 ,并且精度简直不降,且运行速度也有 3-4 倍加快。也剖释了磨练后量化的有效性。今天且则就说到这里了,你们把源码放到github上了,地方见附录。


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