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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。
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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。
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[表格] [表格] 注 要找出哪些数据类型将返回表中的列使用该函数describe_table/[2,3] 3.4批处理 为了减少网络流量，可能需要对SQL查询进行分组。
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它返回一个执行所有计算的操作，以训练和更新一批图像的模型。 启动和训练模型 我们已经建立了模型，现在让我们启动它并使用脚本运行训练操作cifar10_train.py。
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因为引导工作必须在处理每一次请求之前都进行一遍，因此让该过程尽可能轻量化就异常重要，请尽可能地优化这一步骤。 请尽量不要注册太多引导组件。
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我们还实施了量化，可在移动设备和高吞吐量数据中心应用等环境中实现更快的推理，并使用gemmlowp低精度矩阵库加速量化计算。
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我们将矢量化的输入图像乘以x权重矩阵W，并且添加偏差b。 y=tf.matmul(x,W)+b 我们可以很容易地指定一个损失函数。
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