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TFLite Converter INT8 PTQ代表数据集配置项目

共计 30 章节

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了解TFLite Converter… · 应用场景 · 课程目标与整体学习路径

课程导入TFLite

安装TensorFlow · 配置Python环境 · 验证TFLite Converter…

环境搭建TensorFlow

理解神经网络模型结构 · 权重与激活值的数值范围 · 以及量化对模型精度的影响

模型基础理解神经网络模型…

掌握INT8量化原理 · 包括对称/非对称量化 · 缩放因子与零点

量化原理INT8

了解训练后量化（PTQ）的流程 · 优势与局限 · 对比QAT（量化感知训练）的差异

PTQ了解训练后量化

TFLite Converter核心API

学习tf.lite.TFLiteCo… · 参数与转换流程

TFLiteConverter

代表数据集概念

深入理解代表数据集（Represen… · 要求与选择原则

代表数据集概念Represen

数据预处理

掌握图像 · 文本等常见数据的预处理方法 · 包括归一化

数据预处理掌握图像

数据加载器实现

编写Python数据生成器 · 实现代表数据集的迭代与批量输出

数据加载器实现Python

理解校准（Calibration）如… · 以及校准样本数量对精度的影响

校准过程Calibration

配置optimizations

学习设置optimizations=…

optimization…配置

配置target_spec

掌握target_spec.supp…

配置representative_dataset

正确传入代表数据集生成器 · 处理不同输入格式

representati…dataset

完整转换流程

从加载模型 · 配置转换器 · 执行转换到保存.tflite文件的完…

完整转换流程从加载模型

加载转换后的INT8模型 · 使用测试数据评估精度与性能 · 对比原始模型

模型验证INT8

常见错误处理

解决转换过程中常见的类型错误 · 数据形状不匹配 · 校准失败等问题

常见错误处理解决转换过程

多输入模型配置

处理多输入模型的代表数据集配置 · 确保每个输入都有对应的数据生成

多输入模型配置处理多输入模型的…

动态形状与批次

处理动态输入形状 · 配置固定批次或动态批次 · 以及相关注意事项

动态形状批次

量化精度调优

通过调整校准样本数量 · 数据分布 · 量化粒度等方法提升量化模型精度

量化精度调优通过调整校准样本…

了解部分层保持浮点或使用其他位宽 · 以及如何配置混合量化策略

混合量化了解部分层保持浮…

边缘设备部署

将INT8模型部署到移动端/嵌入式设… · 验证推理速度与内存占用

边缘设备部署INT8

图像分类模型（如MobileNet）…

案例实战MobileNet

目标检测模型（如SSD）的代表数据集…

案例实战SSD

NLP模型（如BERT）的INT8… · 处理文本输入的特殊性

案例实战NLP

使用基准测试工具比较浮点与INT8模… · 吞吐量 · 模型大小

性能分析INT8

精度损失诊断

分析量化后精度下降的原因 · 定位敏感层 · 并采取针对性优化

精度损失诊断分析量化后精度下…

自动化流程

编写脚本批量转换多个模型 · 并自动生成代表数据集与评估报告

自动化流程编写脚本批量转换…

最佳实践总结

总结代表数据集配置的黄金法则 · 常见陷阱与工程化建议

最佳实践总结总结代表数据集配…

从零构建一个完整的INT8 PTQ转… · 包含数据准备 · 转换

综合项目INT8

课程回顾与进阶

回顾核心知识点 · 介绍量化领域前沿技术（如QAT · GPTQ）与学习资源

课程回顾进阶