如何在 TensorFlow 的量化感知训练 (QAT) 后获取量化权重的值或获取量化感知权重。我想在 NumPy 上为应用程序使用整数量化权重。到目前为止,我使用如下,它给出了 float32 值。
import tensorflow.keras.backend as K
for layer in q_aware_model.trainable_weights:
weights_temp.append(K.get_value(layer))
如何在 TensorFlow 的量化感知训练 (QAT) 后获取量化权重的值或获取量化感知权重。我想在 NumPy 上为应用程序使用整数量化权重。到目前为止,我使用如下,它给出了 float32 值。
import tensorflow.keras.backend as K
for layer in q_aware_model.trainable_weights:
weights_temp.append(K.get_value(layer))
要查看量化权重,您必须先转换模型。请参阅此 TF 示例中的流程描述和 numpy 应用程序
请注意,您可能需要每晚使用 tf build 才能使量化函数正常工作。