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本课程属于：011-TensorFlow Lite模型量化与端侧压缩 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

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4. TFLite Float16量化：边缘GPU和移动端部署选择

共计 30 章节

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学习目标 · 适用人群 · 课程结构

课程导入学习目标

模型量化原理 · 定点与浮点表示 · 精度与性能权衡

量化基础模型量化原理

Float16量化原理

半精度浮点格式 · IEEE 754标准 · Float16与Float32的差异

Float16量化原理

TFLite与量化生态

TensorFlow Lite架构 · 量化工具链 · TFLite转换器工作流程

TFLite量化生态

Float16量化方法

TFLite Converter中F… · 转换步骤 · 权重与激活的量化策略

Float16量化方法

Float16 vs 动态范围量化

对比原理 · 精度损失 · 模型大小

Float16 vs 全整型量化

精度与性能权衡 · 硬件兼容性 · 混合量化方案

边缘GPU与移动端硬件特性

GPU架构对Float16的支持 · 移动GPU（如Adreno · Mali

TFLite Float16量化实战

使用Python API转换模型 · 设置optimizations与ta… · 生成Float16 TFLite文件

模型精度评估

量化前后精度对比方法 · 评估指标（Top-1/Top-5 · mAP等）

模型精度评估量化前后精度对比…

模型大小与推理性能测试

测量模型文件大小 · 推理延迟 · 吞吐量

模型大小推理性能测试

部署环境配置

Android/iOS/嵌入式Lin… · TFLite Runtime集成 · GPU委托（Delegate）配置

部署环境配置Android/iOS

GPU委托与Float16协同

TFLite GPU delegat… · Float16在GPU上的执行路径 · 性能优化技巧

图像分类模型（MobileNetV2…

案例实战MobileNetV2

目标检测模型（SSD-MobileN…

案例实战SSD-MobileN

语义分割模型（DeepLabV3）F…

案例实战DeepLabV3

自然语言处理模型（BERT-Tiny…

案例实战BERT-Tiny

量化后模型调试

常见问题（精度骤降 · 推理错误 · 崩溃）的诊断与修复方法

量化后模型调试常见问题

混合精度量化

部分层Float16 · 部分层Float32的策略 · 自定义量化配置

混合精度量化Float16

量化感知训练（QAT）与Float16

QAT原理 · 与后训练量化的结合 · 训练中模拟Float16精度

硬件兼容性分析

不同设备对Float16的支持差异 · 回退机制 · 多设备适配策略

硬件兼容性分析Float16

性能优化进阶

算子融合 · 内存布局优化 · 多线程与异步推理

性能优化进阶算子融合

模型转换与优化工具链

TFLite Model Maker · TFLite Optimize · TensorFlow Model O…

模型转换优化工具链

自动化评估与CI/CD集成

构建量化模型自动评估流水线 · 回归测试 · 版本管理

CI/CD自动化评估

常见问题与解决方案

转换失败 · 精度损失过大 · GPU不支持

常见问题解决方案

Float16量化在真实产品中的应用

案例研究（如移动端AR · 实时视频分析 · 智能语音）

与其他量化技术对比

Float16 · INT8 · INT16

其他量化技术对比Float16

未来趋势与前沿

低精度训练 · FP8 · 自适应量化

未来趋势前沿

综合实战项目

从预训练模型到Float16量化 · 部署到边缘设备 · 性能与精度平衡的完整项目

综合实战项目Float16

课程总结与进阶路径

核心要点回顾 · 常见误区 · 推荐学习资源

课程总结进阶路径