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17. TFLite Micro模型文件压缩：FlatBuffer体积检查与裁剪准备

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
FlatBuffer基础
FlatBuffer格式原理 · 与Protocol Buffers对… · 在TFLite中的角色
FlatBuffer格式原理
03
TFLite模型文件结构
解析.tflite文件的内部结构 · 包括模型 · 子图
TFLite模型文件结构
04
体积检查工具
使用Netron · TFLite Model Analy… · Python脚本查看模型大小与各组件…
体积检查工具Netron
05
环境搭建
安装TensorFlow · TFLite Model Maker · FlatBuffers编译器及必要的…
环境搭建TensorFlow
06
模型体积测量
编写Python脚本读取.tflit… · 统计文件大小 · 张量数量
模型体积测量Python
07
FlatBuffer二进制解析
使用flatc工具反序列化.tfli… · 理解schema定义与数据布局
FlatBuffer二进制解析
08
模型冗余分析
识别模型中的冗余信息 · 如未使用的算子 · 重复张量
模型冗余分析识别模型
09
量化基础
量化原理 · 动态范围量化 · 全整数量化对模型体积的影响
量化基础量化原理
10
权重剪枝
剪枝概念 · 结构化剪枝与非结构化剪枝 · 在TFLite中的实现方法
权重剪枝剪枝概念
11
权重聚类
聚类原理 · 如何通过聚类减少唯一权重数量 · 与量化的结合
权重聚类聚类原理
12
蒸馏压缩
知识蒸馏简介 · 如何用蒸馏得到小模型 · 在TFLite Micro中的适用性
蒸馏压缩知识蒸馏简介
13
算子融合
常见算子融合（如Conv+ReLU） · 融合对体积和推理速度的影响
算子融合Conv+ReLU
14
缓冲区优化
分析张量缓冲区 · 去除零填充 · 压缩稀疏存储
缓冲区优化分析张量缓冲区
15
模型裁剪准备
裁剪流程概述 · 裁剪前需要备份的元数据 · 裁剪后的验证步骤
模型裁剪准备裁剪流程概述
16
FlatBuffer裁剪技术
直接修改FlatBuffer二进制 · 删除未使用字段 · 重建模型文件
FlatBuffer裁剪技术
17
使用TFLite Converter优化
通过converter参数（如opt… · inference_input_ty…
TFLiteConverter
18
自定义裁剪脚本
编写Python脚本遍历FlatBu… · 删除指定算子或张量
自定义裁剪脚本Python
19
案例实战
以MNIST或CIFAR模型为例 · 进行体积检查 · 量化
案例实战MNIST
20
案例实战
以语音唤醒词模型为例 · 分析体积瓶颈并实施压缩策略
案例实战以语音唤醒词模型…
21
案例实战
以图像分类MobileNet模型为例 · 对比不同压缩方法的效果
案例实战MobileNet
22
常见问题
裁剪后模型无法加载 · 算子缺失 · 精度下降的排查与解决
常见问题裁剪后模型无法加…
23
常见问题
FlatBuffer版本兼容性 · schema变更导致的解析错误
常见问题FlatBuffer
24
常见问题
量化后模型体积未减小 · 反而增大的原因分析
常见问题量化后模型体积未…
25
性能评估
压缩后模型在TFLite Micro… · 推理速度 · 精度测试方法
性能评估TFLite
26
工具链整合
将压缩流程集成到CI/CD管道 · 自动化体积检查与裁剪
工具链整合CI/CD
27
最佳实践
不同硬件（MCU · DSP）下的压缩策略选择 · 权衡体积与精度
最佳实践MCU
28
综合提升
设计一个完整的模型压缩方案 · 从需求分析到最终部署
综合提升设计一个完整的模…
29
综合提升
探索新兴压缩技术（如神经架构搜索 · 低秩分解）在TFLite Micro…
综合提升探索新兴压缩技术
30
课程总结
回顾核心知识点 · 常见误区 · 未来学习方向与资源推荐
课程总结回顾核心知识点