tflite uint8 转int8

要将TFLite模型从uint8转换为int8，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经使用TFLiteConverter将模型转换为uint8格式。参考引用中的代码，你可以使用`TFLiteConverter.from_frozen_graph()`方法将模型转换为uint8格式，并将`inference_type`设置为`tf.uint8`。

2. 在转换为uint8格式后，你可以使用以下代码将模型转换为int8格式：

import tensorflow as tf

# 读取之前转换好的uint8模型
tflite_uint8_model = open("uint8.tflite", "rb").read()

# 加载uint8模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_uint8_model)

# 设置输入输出数据类型为int8
interpreter.allocate_tensors()
interpreter.quantization = {'input_type': tf.int8}

# 将模型转换为int8格式
tflite_int8_model = interpreter.convert()

# 保存转换后的int8模型
open("int8.tflite", "wb").write(tflite_int8_model)

通过以上步骤，你可以将TFLite模型从uint8转换为int8格式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Tensorflow模型量化4 --pb转tflite(uint8量化)小结](https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/108107714)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [keras的.h5文件转换为.tflite文件](https://blog.csdn.net/always115/article/details/129599804)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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