怎样通过 tf.lite.Optimize 实现权重量化:让你的模型在移动端实现 4 倍压缩
如何通过 tf.lite.Optimize 实现权重量化:让你的模型在移动端实现 4 倍压缩 1. 为什么需要权重量化? 在将深度学习模型部署到资源受限的移动设备(如手机、IoT设备)时,模型的体积和推理速度是关键瓶颈。标准的深度学习模型(...
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在将 PyTorch 模型部署到资源受限的移动设备(如 Android/iOS)或嵌入式系统时,性能优化是至关重要的环节。PyTorch 提供了 TorchScript 机制,允许将模型序列化并在非 Python 环境中运行。而 torch...