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来自专栏范传康的专栏
TinyML-5:TFLite Quantization背后的运行机制
上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理，以及Quantization量化对TinyML的重要性，但是没有深入说明Quantization的实现机制，本篇博文打算从TFlite的案例代码切入，从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ，QAT技术等。
2.8K91发布于 2021-01-17
来自专栏范传康的专栏
TinyML-6:移植到nrf52840淘宝开发板（带源码）
TinyML实践-3：牛运动姿态识别的落地实现 TinyML-4：（Quantization）为什么int8足够用于ML TinyML-5:TFLite Quantization背后的运行机制
2.6K31发布于 2021-01-24