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概览
TensorFlow Lite 现在支持在将模型从 TensorFlow 转换为 TensorFlow Lite 的平面缓冲区格式期间，将激活转换为 16 位整数值，并将权重转换为 8 位整数值。我们将此模式称为“16x8 量化模式”。当激活对量化敏感时，此模式可以显著提高量化模型的准确性，同时仍能将模型大小减少约 3-4 倍。此外，此完全量化模型可由仅限整数的硬件加速器使用。
受益于此训练后量化模式的一些模型示例包括
- 超分辨率，
- 音频信号处理，例如降噪和波束成形，
- 图像去噪，
- 从单张图像重建 HDR
在本教程中，您将从头开始训练一个 MNIST 模型，在 TensorFlow 中检查其准确性，然后使用此模式将模型转换为 Tensorflow Lite 平面缓冲区。最后，您将检查转换模型的准确性，并将其与原始 float32 模型进行比较。请注意，此示例演示了此模式的用法，并没有显示 TensorFlow Lite 中其他可用量化技术的好处。
构建 MNIST 模型
设置
import logging
logging.getLogger("tensorflow").setLevel(logging.DEBUG)
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pathlib
检查 16x8 量化模式是否可用
tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8
训练和导出模型
# Load MNIST dataset
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# Normalize the input image so that each pixel value is between 0 to 1.
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# Define the model architecture
model = keras.Sequential([
keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28, 1)),
keras.layers.Conv2D(filters=12, kernel_size=(3, 3), activation=tf.nn.relu),
keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(10)
])
# Train the digit classification model
model.compile(optimizer='adam',
loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
model.fit(
train_images,
train_labels,
epochs=1,
validation_data=(test_images, test_labels)
)
对于此示例，您只为一个 epoch 训练了模型，因此它只训练到约 96% 的准确性。
转换为 TensorFlow Lite 模型
使用 TensorFlow Lite 转换器，您现在可以将训练好的模型转换为 TensorFlow Lite 模型。
现在，使用 TFliteConverter 将模型转换为默认 float32 格式
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
将其写入 .tflite 文件
tflite_models_dir = pathlib.Path("/tmp/mnist_tflite_models/")
tflite_models_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
tflite_model_file = tflite_models_dir/"mnist_model.tflite"
tflite_model_file.write_bytes(tflite_model)
要将模型量化为 16x8 量化模式，首先将 optimizations 标记设置为使用默认优化。然后指定 16x8 量化模式是目标规范中必需的支持操作
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8]
与 int8 后训练量化一样，可以通过将转换器选项 inference_input(output)_type 设置为 tf.int16 来生成一个完全整数量化的模型。
设置校准数据
mnist_train, _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
images = tf.cast(mnist_train[0], tf.float32) / 255.0
mnist_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images)).batch(1)
def representative_data_gen():
for input_value in mnist_ds.take(100):
# Model has only one input so each data point has one element.
yield [input_value]
converter.representative_dataset = representative_data_gen
最后，像往常一样转换模型。请注意，默认情况下，转换后的模型仍将使用浮点输入和输出以方便调用。
tflite_16x8_model = converter.convert()
tflite_model_16x8_file = tflite_models_dir/"mnist_model_quant_16x8.tflite"
tflite_model_16x8_file.write_bytes(tflite_16x8_model)
请注意，生成的文件大小约为 1/3。
ls -lh {tflite_models_dir}
运行 TensorFlow Lite 模型
使用 Python TensorFlow Lite 解释器运行 TensorFlow Lite 模型。
将模型加载到解释器中
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_file))
interpreter.allocate_tensors()
interpreter_16x8 = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_16x8_file))
interpreter_16x8.allocate_tensors()
在图像上测试模型
test_image = np.expand_dims(test_images[0], axis=0).astype(np.float32)
input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]
interpreter.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter.invoke()
predictions = interpreter.get_tensor(output_index)
import matplotlib.pylab as plt
plt.imshow(test_images[0])
template = "True:{true}, predicted:{predict}"
_ = plt.title(template.format(true= str(test_labels[0]),
predict=str(np.argmax(predictions[0]))))
plt.grid(False)
test_image = np.expand_dims(test_images[0], axis=0).astype(np.float32)
input_index = interpreter_16x8.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter_16x8.get_output_details()[0]["index"]
interpreter_16x8.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter_16x8.invoke()
predictions = interpreter_16x8.get_tensor(output_index)
plt.imshow(test_images[0])
template = "True:{true}, predicted:{predict}"
_ = plt.title(template.format(true= str(test_labels[0]),
predict=str(np.argmax(predictions[0]))))
plt.grid(False)
评估模型
# A helper function to evaluate the TF Lite model using "test" dataset.
def evaluate_model(interpreter):
input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]
# Run predictions on every image in the "test" dataset.
prediction_digits = []
for test_image in test_images:
# Pre-processing: add batch dimension and convert to float32 to match with
# the model's input data format.
test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0).astype(np.float32)
interpreter.set_tensor(input_index, test_image)
# Run inference.
interpreter.invoke()
# Post-processing: remove batch dimension and find the digit with highest
# probability.
output = interpreter.tensor(output_index)
digit = np.argmax(output()[0])
prediction_digits.append(digit)
# Compare prediction results with ground truth labels to calculate accuracy.
accurate_count = 0
for index in range(len(prediction_digits)):
if prediction_digits[index] == test_labels[index]:
accurate_count += 1
accuracy = accurate_count * 1.0 / len(prediction_digits)
return accuracy
print(evaluate_model(interpreter))
对 16x8 量化模型重复评估
# NOTE: This quantization mode is an experimental post-training mode,
# it does not have any optimized kernels implementations or
# specialized machine learning hardware accelerators. Therefore,
# it could be slower than the float interpreter.
print(evaluate_model(interpreter_16x8))
在此示例中，你已将模型量化为 16x8，准确度没有差异，但大小减少了 3 倍。