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3. TFLite全整数量化：Representative Dataset构建方法

共计 30 章节
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01
课程导入
全整数量化的背景 · 意义 · 与动态范围量化的区别
课程导入全整数量化的背景
02
基础知识
量化基础（对称/非对称 · 零点 · 缩放因子）
基础知识量化基础
03
全整数量化原理
为什么需要Representativ…
全整数量化原理Representati…
04
Representative Dataset定义
什么是代表性数据集？其应具备的特征（… · 覆盖性 · 代表性）及与训练集/验证集的关系
Representati…Dataset
05
构建流程总览
从原始数据到Representati… · 预处理 · 生成器封装
构建流程总览Representati
06
数据收集策略
如何从真实业务数据中采样？样本数量 · 类别平衡 · 时间分布等考虑因素
数据收集策略如何从真实业务数…
07
数据预处理
图像缩放 · 归一化 · 通道顺序
数据预处理图像缩放
08
生成器函数设计
Python生成器（yield）的写… · 如何迭代数据集并产出输入张量
生成器函数设计Python
09
TensorFlow Dataset API集成
使用tf.data.Dataset构… · 并实现高效批处理
TensorFlowDataset
10
校准过程详解
TFLiteConverter的re…
校准过程详解TFLiteConver…
11
代码实战
使用TensorFlow Keras…
代码实战TensorFlow
12
案例实战
图像分类模型（如MobileNet）…
案例实战MobileNet
13
案例实战
NLP模型（如BERT）的Repre… · padding · attention mask）
案例实战NLP
14
案例实战
目标检测模型（如SSD）的Repre… · 动态尺寸处理）
案例实战SSD
15
常见错误与调试
数据形状不匹配 · 类型错误 · 生成器未正确迭代
常见错误调试
16
量化精度评估
如何评估量化后模型精度？使用验证集计… · mAP等指标 · 并与浮点模型对比
量化精度评估如何评估量化后模…
17
性能优化
量化后模型大小 · 推理速度 · 内存占用的变化
性能优化量化后模型大小
18
高级技巧
多批次校准 · 动态范围校准 · 混合量化（部分层跳过）等进阶方法
高级技巧多批次校准
19
工具与库
TensorFlow Lite Mo… · TFLite量化辅助工具 · Netron可视化等
工具TensorFlow
20
与硬件部署结合
Edge TPU · GPU · NPU对全整数量化模型的要求
硬件部署结合Edge
21
数据隐私与安全
在构建Representative… · 数据脱敏等
数据隐私安全
22
自动化与CI/CD
将Representative Da… · 实现自动化量化与测试
CI/CD自动化
23
案例实战
语音识别模型（如Wav2Vec）的R… · 变长处理）
案例实战Wav2Vec
24
案例实战
推荐系统模型（如DCN）的Repre… · embedding）
案例实战DCN
25
常见问题
代表性不足导致精度下降 · 过拟合校准数据 · 数据泄漏等问题的识别与规避
常见问题代表性不足导致精…
26
量化感知训练（QAT）与Representative Dataset的关系
QAT模型量化时是否还需要校准？如何…
QATRepresentati…
27
多框架支持
PyTorch模型转ONNX再转TF… · 如何构建Representative…
多框架支持PyTorch
28
性能基准测试
如何设计实验对比不同Represen…
性能基准测试Represen
29
综合实战项目
从零构建一个完整的全整数量化流程 · 包括数据准备 · 模型训练
综合实战项目从零构建一个完整…
30
课程总结与进阶方向
回顾核心要点 · 探讨未来趋势（如自适应量化 · 自动化校准）
课程总结进阶方向