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How to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
你如何量化你的模型？ TensorFlow具有内置8位计算的生产级支持。它还具有一个过程，可将用浮点数训练的多个模型转换为等量图，并使用量化计算进行推理。
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一个零或一个告诉量化选择Log4（number_colors）的最佳树深度。％这个深度的树通常允许具有最少内存量和最快计算速度的参考图像的最佳表示。
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最后，我们提供以下指南： 如何用TensorFlow量化神经网络，它可以解释如何在存储和运行时使用量化来减小模型大小。量化可以提高性能，特别是在移动硬件上。
- C++文件系统 | Filesystemstd::filesystem::file_status::file_status
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1%29默认构造函数，该构造函数调用%284%29std::filesystem::file_type::none... 2-3%29复制和移动构造函数是默认的。
- C++算法 | Algorithmstd::execution::parallel_policy
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3%29执行策略类型作为唯一类型用于消除并行算法重载的歧义，并指示并行算法%27s执行可以被并行化、矢量化或迁移到线程%28，例如由父窃取调度程序%29执行。
- C++算法 | Algorithmstd::execution::parallel_unsequenced_policy
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3%29执行策略类型作为唯一类型用于消除并行算法重载的歧义，并指示并行算法%27s执行可以被并行化、矢量化或迁移到线程%28，例如由父窃取调度程序%29执行。
- C++算法 | Algorithmstd::execution::sequenced_policy
std::execution::sequenced_policy
3%29执行策略类型作为唯一类型用于消除并行算法重载的歧义，并指示并行算法%27s执行可以被并行化、矢量化或迁移到线程%28，例如由父窃取调度程序%29执行。
- C++文件系统 | Filesystemstd::filesystem::recursive_directory_iterator::recursive_directory_iterator
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- C++动态内存管理 | Dynamic memory managementstd::pmr::polymorphic_allocator::polymorphic_allocator
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2-3%29构造polymorphic_allocator使用other.resource()作为底层内存资源。 4%29构造一个polymorphic_allocator使用r作为底层内存资源。
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- C++字符串 | Stringsstd::basic_string::erase
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- C++规律表达 | Regular expressionsstd::basic_regex::basic_regex
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- C++输入/输出 | Input/outputstd::basic_fstream::basic_fstream
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- C++文件系统 | Filesystemstd::filesystem::path::compare
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例外 1%29 noexcept规格： noexcept 2-3%29%280%29 注记 为了进行双向比较，二元算子也许更合适。
- CSS文字装饰 | Text Decoration文本下划线位置 | text-underline-position
文本下划线位置 | text-underline-position
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