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TensorFlow Lite训练后量化PTQ实战

共计 30 章节

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学习目标 · 课程大纲 · 适用人群

课程导入学习目标

什么是模型量化 · 为什么需要量化 · 量化带来的收益（体积

量化基础什么是模型量化

量化核心概念

定点数与浮点数 · 量化尺度（scale）与零点（zer… · 对称量化与非对称量化

量化核心概念定点数

PTQ与QAT对比

训练后量化（PTQ）与量化感知训练（… · 优缺点 · 适用场景

TensorFlow Lite简介

TFLite框架架构 · 模型转换流程 · TFLite与TensorFlow的…

安装TensorFlow · TFLite Converter · TFLite Runtime

环境搭建TensorFlow

如何获取或训练一个适合量化的模型（如… · ResNet） · 模型保存格式（SavedModel

模型准备如何获取或训练一…

TFLite转换器基础

使用TFLiteConverter将… · 转换参数（optimizations · representative_dat…

TFLite转换器基础

动态范围量化

动态范围量化的原理 · 实现方法（optimizations… · 精度与性能测试

动态范围量化动态范围量化的原…

全整型量化（Full Integer Quantization）

将权重和激活全部量化为int8 · 需要代表性数据集 · 转换步骤与代码实现

代表性数据集（Representative Dataset）

什么是代表性数据集 · 如何构建 · 数据量要求

Representati…Dataset

浮点回退（Float Fallback）

部分算子不支持量化时的处理策略 · 如何设置allowed_ops · target_ops

量化精度评估

使用TFLite模型在测试集上评估精… · 与原始浮点模型对比 · 计算Top-1/Top-5准确率

量化精度评估TFLite

模型大小与推理速度测试

测量量化前后模型文件大小 · 推理延迟（CPU/GPU/NPU） · 使用TFLite Benchmark…

模型大小推理速度测试

常见量化问题

精度下降严重 · 模型转换失败 · 算子不支持

常见量化问题精度下降严重

量化敏感层分析

识别对量化敏感的层（如BatchNo… · 激活函数） · 通过分层量化或混合精度来优化

量化敏感层分析BatchNo

混合量化（Mixed Precision）

部分层保持浮点 · 部分层量化的策略 · TFLite中实现混合精度量化的方法

量化与硬件加速

TFLite在CPU · GPU（Delegate） · NPU（Edge TPU

量化硬件加速

图像分类模型（MobileNetV2… · 转换 · 量化

案例实战MobileNetV2

目标检测模型（SSD-MobileN… · 处理边界框输出 · 非极大值抑制（NMS）的量化兼容性

案例实战SSD-MobileN

自然语言处理模型（BERT-Tiny… · 处理动态输入 · 嵌入层量化

案例实战BERT-Tiny

语音识别模型（LSTM/GRU）的P… · 处理时序依赖 · 状态量化的挑战

案例实战LSTM/GRU

量化模型在Android端部署

使用Android Studio集成… · 加载量化模型 · 编写Java/Kotlin推理代码

Android量化模型

量化模型在iOS端部署

使用Swift集成TFLite · 处理Core ML与TFLite的互… · 性能优化

iOS量化模型

量化模型在树莓派/嵌入式设备部署

使用TFLite on Raspbe… · 结合摄像头进行实时推理

量化模型树莓派

PTQ自动化流程

编写脚本批量转换多个模型 · 自动评估精度 · 生成报告

PTQ自动化流程

量化模型调试工具

使用TFLite Model Ana… · Netron可视化模型结构 · 检查量化参数

量化模型调试工具TFLite

PTQ与其他优化结合

权重剪枝 · 知识蒸馏 · 低秩分解与PTQ的组合使用

PTQ其他优化结合

PTQ最新进展与替代方案

TensorFlow Lite的量化… · ONNX Runtime量化 · PyTorch量化对比

PTQ最新进展

综合实战与项目总结

从零构建一个完整的PTQ项目（如实时… · 涵盖数据准备 · 模型训练

综合实战项目总结