quantize_preprocess
功能说明
量化数据均衡预处理接口,将输入的待量化的图结构按照给定的量化配置文件进行量化预处理(当前仅支持均衡量化),在传入的图结构中插入均衡量化相关的算子,生成均衡因子记录文件record_file,供后续quantize_model阶段读取。
函数原型
quantized_preprocess(graph, config_file, record_file, outputs=None)
参数说明
参数名 |
输入/返回值 |
含义 |
使用限制 |
---|---|---|---|
graph |
输入 |
用户传入的待量化模型的tf.Graph图。 |
数据类型:tf.Graph |
config_file |
输入 |
用户生成的量化配置文件,用于指定模型tf.Graph图中量化层的配置情况。 |
数据类型:string |
record_file |
输入 |
均衡因子记录文件路径及名称。 |
数据类型:string |
outputs |
输入 |
graph输出算子列表。 当改图导致尾层输出节点变化,则输出列表也随之更新。 |
数据类型:list 默认值:None |
函数输出
无
调用示例
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import amct_tensorflow as amct # 建立待量化的网络结构 network = build_network() # 插入量化API amct.quantized_preprocess( graph=tf.get_default_graph(), config_file="./configs/config.json", record_file="./record_scale_offset.txt") |
父主题: 训练后量化接口