blocks|key|1383936|text|将模型从FP32转换为INT8的总体流程是：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1383937|使用原始模型选择基准模型并选择适当的数据集为已校准模型运行基线inference|1383938|Configure+settings|unordered-list-item|1383939|
|1383940|Configure+calibration|1383941|1383942|View+results|1383943|1383944|Compare+|1383945|+FP32+|1383946|1383947|+INT8+|1383948|+FP32+|1383949|1383950|+INT8+FP32+inference+|1383951|<>F217|1383952|1383953|1383954|只有FP32格式的一些卷积模型可以量化为INT8。如果您的模型不兼容，您将收到一条错误消息。|1383955|创建配置的第二个阶段是添加示例数据集。您可以导入数据集，自动生成包含高斯分布噪声的测试数据集，或选择之前上传的数据集。|1383956|您可以在以下链接中找到更多详细信息：http://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_Workbench_DG_Select_Datasets.html|offset|length|1383957|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_Workbench_DG_Select_Datasets.html^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|1|1|1|1|0|0|0|0|0|I|26|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1K|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|1L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|1M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|1N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|F|7|1O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|H|5|6|7|1P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|F|7|1Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|H|5|6|7|1R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|F|7|1S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|F|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|-4|5|F|7|1U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|F|7|1V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|W|5|F|7|1W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|-4|5|F|7|1X|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Y|3|Z|5|F|7|1Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|10|3|11|5|6|7|1Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|12|3|-4|5|6|7|20|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|13|3|-4|5|6|7|21|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|14|3|15|5|6|7|22|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|16|3|17|5|6|7|23|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|18|3|19|5|6|7|24|8|@]|9|@$1A|25|1B|26|1|27]]|A|$]]|$1|1C|3|-4|5|6|7|28|8|@]|9|@]|A|$]]]|1D|$1E|$5|1F|1G|1H|A|$1I|1J]]]]

The overall flow for converting a model from FP32 to INT8 is:

<ul>
<li>Select an FP32 model</li>
<li>Select an appropriate dataset</li>
<li>Run a baseline inference</li>
<li>Configure INT8 calibration settings</li>
<li>Configure inference settings for a calibrated model</li>
<li>View INT8 calibration</li>
<li>View inference results</li>
<li>Compare the calibrated model with the original FP32 model</li>
</ul>

Only some convolution models in the FP32 format can be quantized to INT8. If your model is incompatible, you will receive an error message.

The second stage of creating a configuration is adding a sample dataset. You can import a dataset, automatically generate a test dataset consisting of Gaussian distributed noise, or select a previously uploaded dataset.

You can find more details in the below link:
<a href="http://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_Workbench_DG_Select_Datasets.html" rel="nofollow noreferrer">http://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_Workbench_DG_Select_Datasets.html</a>

blocks|key|1383959|text|您可以在OpenVINO中找到有关低精度推理的其他信息：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1383960|优化工具通用方法：https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_IE_DG_Int8Inference.html|offset|length|1383961|Post-Training优化工具(POT)，默认算法：https://docs.openvino.ai/latest/pot_docs_LowPrecisionOptimizationGuide.html#doxid-pot-docs-low-precision-optimization-guide|unordered-list-item|1383962|
+(|1383963|)|ordered-list-item|1383964|1383965|如果你还有问题，请告诉我。|1383966|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_IE_DG_Int8Inference.html|1|https://docs.openvino.ai/latest/pot_docs_LowPrecisionOptimizationGuide.html#doxid-pot-docs-low-precision-optimization-guide^0|0|9|1Y|0|0|S|3F|1|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|11|8|@]|9|@$D|12|E|13|1|14]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|15|8|@]|9|@$D|16|E|17|1|18]]|A|$]]|$1|I|3|J|5|6|7|19|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|L|5|M|7|1A|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|1B|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|1C|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|A|$]]]|R|$S|$5|T|U|V|A|$W|X]]|Y|$5|T|U|V|A|$W|Z]]]]

You can find additional information about low precision inference in OpenVINO here:
<ol>
<li>General approach: <a href="https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_IE_DG_Int8Inference.html" rel="nofollow noreferrer">https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_IE_DG_Int8Inference.html</a></li>
<li>Post-Training Optimisation Tool (POT) with default algorithm: <a href="https://docs.openvino.ai/latest/pot_docs_LowPrecisionOptimizationGuide.html#doxid-pot-docs-low-precision-optimization-guide" rel="nofollow noreferrer">https://docs.openvino.ai/latest/pot_docs_LowPrecisionOptimizationGuide.html#doxid-pot-docs-low-precision-optimization-guide</a></li>
</ol>
Let me know if you still have questions.

I am trying convert my tensorflow segmentation model to openvino with quantization. I convert my .pb model to intermediate representation with openvino model optimizer. But how quantize model. In official documentation write that to do it with DL workbench. But in workbench i have only detection and classification dataset. <a href="https://i.stack.imgur.com/o3xXh.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/o3xXh.png" alt="enter image description here"></a>

Can i convert my model to int8 without dataset or can i create dataset to segmentation?

How to convert segmentation model model to openvino int8 model?

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我正在尝试将我的tensorflow分割模型转换为带有量化的openvino。我使用openvino模型优化器将我的.pb模型转换为中间表示。而是如何量化模型。在官方文档中，使用DL workbench编写它。但在工作台中，我只有检测和分类数据集。​我可以在没有数据集的情况下将我的模型转换为int8吗?或者我可以创建要分割的数据集吗？

问如何将分割模型转换为openvino int8模型？
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