tflite uint8量化

tflite uint8量化是一种将浮点数模型转换为整数模型的技术，可以减小模型的大小并提高模型的推理速度。在tflite uint8量化中，模型中的权重和激活值都被量化为8位整数，从而减小了模型的大小。以下是tflite uint8量化的步骤：

1.训练浮点数模型并保存为.pb文件。
2.使用tflite_convert将.pb文件转换为.tflite文件，并使用--post_training_quantize选项将模型量化为uint8。
3.在应用程序中加载.tflite文件并进行推理。

下面是一个示例代码，展示了如何使用tflite uint8量化：

import tensorflow as tf

# 加载浮点数模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model')
# 将模型量化为uint8
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.int8]
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8
tflite_model = converter.convert()

# 保存tflite模型
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)