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。
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。
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。
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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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。
固定大小的值可以是固定大小的算术类型(bool,int8,uint8,int16,float32,complex64,...),也可以是只包含固定大小值的数组或结构。
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。
它是任何整数类型的替身:int,uint,int8等 typeIntegerTypeint typeType(查看源代码) Type仅用于文档目的。
您可以使用TensorBoard来可视化您的TensorFlow图形,绘制关于图形执行的量化指标,并显示其他数据,如通过它的图像。

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