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培训的计算需求随着研究人员数量的增加而增加，但推断所需的周期与用户成比例地增加。这意味着纯粹的推理效率已经成为许多团队的热门话题。 这就是量化出现的地方。
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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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关于作者 JonathanLeibiusky，MercadoLibre的主要研究与开发人员，已在软件开发领域工作逾10年之久。
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有经验的用户可能更熟悉--tmpfs语法，但鼓励使用--mount因为研究表明它更容易使用。 --tmpfstmpfs安装时不允许您指定任何可配置选项，并且只能与独立容器一起使用。
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